Does having children affect women's oral health? A longitudinal study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Many believe women's oral health deteriorates as a result of having children. If so, such associations should exist among women but not among men. The aims of this study were to investigate whether number of children is associated with experience of dental disease and tooth loss among both men and women and to examine whether this association is affected by other variables of interest. METHODS: This study used data from the Dunedin Multidisciplinary Health and Development study, a longitudinal study of 1037 individuals (48.4% female) born from April 1972 to March 1973 in Dunedin, New Zealand, who have been examined repeatedly from birth to age 45 years. RESULTS: Data were available for 437 women and 431 men. Those with low educational attainment were more likely to have more children and began having children earlier in life. Having more children was associated with experiencing more dental caries and tooth loss by age 45, but this association was dependent on the age at which the children were had. Those entering parenthood earlier in life (by age 26) had poorer dental health than those entering parenthood later in life, or those without children. There was no association between number of children and periodontal attachment loss (PAL). Low educational attainment, poor plaque control, never routine dental attendance, and smoking (for PAL) were associated with PAL, caries experience, and tooth loss. CONCLUSIONS: Social factors associated with both the timing of reproductive patterns and health behaviors influence the risk of dental disease and its management.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».