Oral Health Status and Practices, and Anthropometric Measurements of Preschool Children: Protocol for a Multi-African Country Survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Oral diseases are among the most prevalent conditions with significant impact on the growth and development of young children. Data are required to plan effectively for the management of early childhood caries (ECC) and other oral diseases in this age. There are currently very few African countries with updated and nationally representative data on ECC prevalence, and risk indicators and regional data on ECC and other oral diseases are scarce. OBJECTIVE: We aim to determine the oral health status and practices, dietary intake, and anthropometric measurements of preschool children in several African countries. METHODS: A cross-sectional study will be conducted in several African countries using a standardized questionnaire and clinical examination for data collection from healthy preschool children in kindergartens and primary health care facilities. The clinical examination will assess ECC using the decayed, missing due to caries, and filled teeth (dmft) index according to the World Health Organization (WHO) criteria, dental erosion (using the Basic Erosive Wear Examination Index), deciduous molar hypomineralization (using the European Association of Paediatric Dentistry criteria), dental fluorosis (using Dean's Index), oral hygiene status (using the Oral Hygiene Index Simplified), and oral mucosal lesions. Oral hygiene habits and dental visits will be assessed using the WHO child questionnaire, and dietary intake will be assessed using the Food and Agriculture Organization method. Anthropometric measurements will be obtained following the International Society for the Advancement of Kinanthropometry standard protocol, and the children's nutritional status will be assessed following the WHO child growth standards. To train and calibrate examiners, educational resources and electronic forms will be used to reach interexaminer and intraexaminer reliability with κ>0.6. Descriptive analysis will determine the prevalence of clinical conditions by age and sex. Bivariate analysis and multivariable regression will assess associations between the clinical conditions and sociodemographic factors, and oral health behaviors. RESULTS: Data collection will begin after approvals and ethical clearance are obtained. The first stage will include 3 countries, namely Egypt, Nigeria, and South Africa, and collaborators from other African countries will join afterward. CONCLUSIONS: This study will lay down the foundations for using validated tools to collect data on the oral health of young children in Africa, allowing researchers from different countries across Africa to collect standardized data on ECC and other oral conditions. This will facilitate comparisons and analysis of risk factors that might be unique to the African continent. The results will provide baseline data on the prevalence of oral diseases and enable planning to address the treatment needs of young African children and design programs to prevent oral diseases in the African continent. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): PRR1-10.2196/33552.
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 | 0,017 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,005 |
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 ».