Oral Health Status and Oral Health–Related Quality of Life of First Nations and Metis Children
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To assess the oral health status and oral health-related quality of life (OHRQoL) of young First Nations and Metis children. METHODS: This cross-sectional study assessed the oral health status of Indigenous children <72 mo of age while their parents/caregivers completed a questionnaire, including the Early Childhood Oral Health Impact Scale (ECOHIS), to assess OHRQoL. Analysis included descriptive statistics, bivariate analyses, and multiple regression. A P value ≤0.05 was considered significant. RESULTS: Overall, 146 children were recruited with a mean age of 40.1 ± 21.2 (SD) months, and 49% were male. Among First Nations children, 65.4% had early childhood caries (ECC) as compared with 45.2% among Metis children (P = 0.025). However, there was no statistically significant difference in the prevalence of severe ECC (S-ECC) between First Nations and Metis children (60.6% v. 42.9%, P = 0.051). The mean decayed, missing, and filled primary teeth (dmft) score was 4.9 ± 5.3 (range 0-20), and the mean decayed, missing, and filled surfaces (dmfs) score was 14.5 ± 20.4 (range 0-80). The total mean ECOHIS score was 4.4 ± 5.9 (range 0-25), while the mean Child Impact Section and Family Impact Section scores were 2.6 ± 4.0 (range 0-10) and 1.8 ± 2.8 (range 0-8), respectively. Multiple linear regression showed S-ECC was associated with total mean ECOHIS scores (P = 0.02). Higher total mean ECOHIS scores (which indicates poorer OHRQoL) were observed in children with ECC compared with caries-free children (5.8 v. 2.4, P = 0.0001). CONCLUSION: Oral health disparities such as ECC and reduced OHRQoL exist among many First Nations and Metis children in Manitoba. This is the first Canadian study exploring the OHRQoL of Indigenous children in addition to their oral health status. KNOWLEDGE TRANSFER STATEMENT: This study is the first to report on the oral health-related quality of life and its relationship to early childhood caries (ECC) among young Canadian First Nations and Metis children. Metis children are just as likely to suffer from severe ECC than First Nations children. The findings of this study have informed community-based and community-developed oral health promotion and ECC prevention activities.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».