FREQUENCY AND DETERMINANTS OF DENTAL CARIES IN LOCAL INHABITANTS OF A RURAL DISTRICT OF KHYBER PAKHTUNKHWA PAKISTAN
Notice bibliographique
Résumé
Background
 Dental caries in one of the common dental health problem and is affecting approximately 2 billion of world population. The main objective was to assess the frequency and determinants of caries among the study population of Lower Dir District.
 Methods
 After taking ethical approval, a cross sectional study was conducted in Lower Dir District, in which a total of n=149 participants were assessed and examined for dental caries, from September 2018 to February 2019. A structured questionnaire was used to collect data regarding dental caries and its determinants. Data was analyzed by SPSS and finally results were presented in form of tables.
 Results
 The results showed that 31.54% of the study population has dental caries. Approximately, 59.73% of parents were in age range of 25 to 45 years, 16.78% had monthly income less than 15000 per month, 48.99% were illiterate, and 32.21% had normal BMI. Moreover, 69.13% knew the causes of dental caries, 54.36% parents used fluoride tooth paste, 58.39%, and 44.97% of children used toothbrush & fluoride toothpaste respectively. Furthermore, 70.47% of children had preference for sweet foods, and 54.36% had poor oral hygiene practices.
 Conclusions
 It was concluded that dental caries showed moderate to high prevalence among the studied population and showed strong relationship with monthly income, literacy level, and number of children. Moreover, tooth-brushing, fluoride tooth-paste, and their frequency, acute and chronic dental problems, oral hygiene and sweet food preference showed positive association with dental caries among children and thus effective preventive, promotive and curative services were needed to reduce dental caries and its associated complications.
 Key Words
 Caries (MeSH), Literacy (MeSH), fluoride (MeSH), Toothbrush (MeSH), Oral Hygiene (MeSH)
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».