Prevalence of Early Childhood Caries in South Africa: Protocol for a Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Young children are at the highest risk of developing dental caries as they have a lack of autonomy over their diet and oral hygiene practices. Dental caries develops over time due to demineralization of tooth substance (enamel), which results from acid production during sugar metabolism by bacteria. Early onset of dental caries often results in asymptomatic presentation, but if left untreated, it can result in severe pain, infection, and dentoalveolar abscesses. Early childhood caries (ECC) is defined as dental caries in children aged 6 years and younger and is a significant public health problem in South Africa. According to the Global Burden of Disease study, untreated dental caries of primary teeth affects 532 million children. Untreated dental caries has many detrimental effects which can affect the physical development and reduce the quality of life of affected children. Furthermore, long-term untreated dental caries can result in school absenteeism, low BMI, and poor educational outcomes. OBJECTIVE: The purpose of this study was to determine the prevalence and severity of ECC in South Africa in children under the age of 6 years. METHODS: All cross-sectional studies documenting the prevalence and severity of dental disease (decayed, missing, and filled teeth scores) will be included. Various databases will be searched for eligible studies. Only studies conducted on South African children aged 6 years and under will be included. There will be no restriction on the time or language of publication. The quality of all eligible studies will be analyzed by a risk of bias tool developed by the Joanna Briggs Institute. The results will be presented narratively, and if possible, a meta-analysis will be conducted. RESULTS: The protocol is registered with PROSPERO. The literature search was initially conducted in November 2018 and was repeated in November 2020. CONCLUSIONS: The results of this study will be used to advise stakeholders of the prevalence and severity of dental disease in children under 6 years of age in South Africa. TRIAL REGISTRATION: PROSPERO CRD42018112161. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/25795.
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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 | 0,044 | 0,059 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,015 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,066 | 0,005 |
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 ».