Development and Feasibility Testing of <scp>CATCH</scp> Healthy Smiles, an Oral Health Promotion Intervention for Prevention of Dental Caries Among Elementary School Children
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We present results of the development and feasibility testing of CATCH Healthy Smiles, a school-based oral health program, among children in grades K-2 in Houston, Texas. METHODS: Study design was cross-sectional (N = 2 schools; N = 125 parent-child dyads; 31 kindergarteners, 42 first graders, and 52 second graders). CATCH Healthy Smiles program was implemented by trained school teachers in the 2016-2017 school year. Trained dentists conducted dental assessments to measure dental caries increment score (d3mfs). Parent-reported 24-hour dietary recalls and surveys assessed child and parent behavioral, environmental, and psychosocial factors. Logistic regression analysis assessed factors associated with caries experience adjusting for covariates. RESULTS: Of the 113 children with complete dental assessments, 54% children in grade K, 62% in first grade, and 73% in second grade had caries experience. Children with caries experience had a higher body weight (AdjOR = 1.13, 95% confidence interval [CI]: 1.02-1.29), were less likely to be girls (AdjOR = 0.22, 95% CI: 0.05-0.82), had greater odds of difficulty drinking hot or cold beverages because of dental problems (AdjOR = 13.13, 95% CI: 1.09-275.14), greater frequency of consuming sugar-sweetened beverages (AdjOR = 11.53, 95% CI: 2.10-87.19), greater odds of receiving government assistance (AdjOR = 14.62, 95% CI: 2.74-119.81), and lower odds of seeing a dental provider (AdjOR = 0.11, 95% CI: 0.02-0.45). Process evaluation showed that 100% of the CATCH Healthy Smiles lessons and activities were taught in the two schools with a high degree of program fidelity and acceptability across the schools, children, and parents. CONCLUSIONS: These data will be used to conduct a subsequent fully powered cluster randomized controlled trial.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,009 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».