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.
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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 | 0,003 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».