An ecological study on the association between early childhood caries and intimate partner violence in 20 low- and middle-income countries: 2007-2017
Notice bibliographique
Résumé
<ns4:p> <ns4:bold>Background:</ns4:bold> Women are the worst affected by intimate partner violence (IPV), and this impacts negatively on the health of the children they care for. This study aimed to determine the relationship between IPV and the prevalence of early childhood caries (ECC) in 3-5-year-olds. </ns4:p> <ns4:p> <ns4:bold>Methods:</ns4:bold> This was an ecological study using IPV (physical, sexual, emotional) data extracted from the Demographic Health Survey of 20 low- and middle-income countries and ECC data for 3-5-year-olds of the same countries for the period 2007-2017. Linear regression analysis was used to assess the relationship between the percentage of 3-5-year-olds with ECC (outcome variable) and IPV indicators (physical, sexual, emotional). The model was adjusted for the country’s gross national income and the percentage of women with secondary or higher education. Partial eta squared (ηp <ns4:sup>2</ns4:sup> ), regression coefficients, confidence intervals and p-values were calculated. </ns4:p> <ns4:p> <ns4:bold>Results:</ns4:bold> Data on ECC in 3-5-year-olds and IPV were available for six low-income-countries, 10 lower-middle-income-countries and four upper-middle-income-countries. The most prevalent form of IPV was physical violence (10.09%). The Democratic Republic of Congo had the highest prevalence of physical violence (45.8%), sexual violence (25.4%), and ECC (80.0%). The strongest association was between the prevalence of ECC and emotional violence (ηp <ns4:sup>2</ns4:sup> =0.01), followed by physical violence (ηp <ns4:sup>2</ns4:sup> =0.005), and sexual violence (ηp <ns4:sup>2</ns4:sup> =0.003). For every 1% higher prevalence of emotional violence, there was 0.28% higher prevalence of ECC, and for every 1% higher percentage of physical violence, there was 0.21% higher prevalence of ECC. On the contrary, for every 1% higher prevalence of sexual violence, there was 0.35% lower prevalence of ECC prevalence. </ns4:p> <ns4:p> <ns4:bold>Conclusions:</ns4:bold> The association between IPV and the prevalence of ECC in 3-5-year-olds is minor, with the strongest direct association effect being with emotional violence; and there was an inverse association between sexual violence and the prevalence of ECC. These findings need to be studied further. </ns4:p>
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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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».