Risk Indicators and Treatment Needs of Children 2–5 Years of Age Receiving Dental Treatment under General Anesthesia in Saskatchewan
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Background: When compared to national averages in Canada, Saskatchewan has one of the highest rates of dental treatment under general anesthesia (GA) and average costs per child. Thus, the purpose of this cross-sectional study is to explore the risk indicators and treatment needs of children receiving dental treatment under GA in Saskatchewan. Methods: In this cross-sectional study, we recruited caregivers of children between 24 and 71 months of age in Saskatoon, Canada. Caregivers completed a 40-item questionnaire, which was supplemented with clinical data and then subject to statistical analysis (independent t-tests and one-way ANOVA). Results: A total of 90 caregiver/child dyads were enrolled with the mean age for children being 49.5 ± 12.3 months. The mean age of a child’s first dental visit was 34.7 ± 15.3 months with only 37.9% of children having a dental home. The mean deft index was 11.7 ± 3.4, with an average of 10.9 ± 3.5 teeth receiving treatment. Additionally, location of primary residence (p = 0.03), family income (p = 0.04), family size (p = 0.01), parental education (p = 0.03), dental home (p = 0.04), and body mass index (p = 0.04) had a statistically significant association with a higher mean deft. Conclusions: Our cross-sectional study confirms that children who require dental treatment under GA have a high burden of disease. While individual risk indicators such as diet and oral hygiene play a role in the progression of early childhood caries (ECC), we also demonstrate that children who do not have access to early preventive visits or a dental home are at a higher risk. In addition to improving motivation for oral hygiene at home and nutritional education, improving access to oral health care should be addressed in strategies to reduce ECC.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle