Oral health status of patients infected with human immunodeficiency virus and related factors, Iran: a cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Human immunodeficiency virus (HIV) continues to be a major global issue. HIV-infected patients commonly experience oral health problems. This study aimed to assess oral health status of the patients and its related factors in Shiraz, Iran. METHODS: In this cross-sectional study, by using simple random sampling, 250 HIV-infected patients were selected from Shiraz Voluntary Counseling and Testing Center in 2019. Patients' decayed, missing, and filled tooth (DMFT) index, plaque index (PI), and community periodontal index (CPI) were determined. Associations between patients' characteristics and the above-mentioned indices were examined by using Pearson correlation, one-way ANOVA, chi-square, and independent sample T test. The effect of possible confounding factors was controlled by using multiple linear regression and logistic models. RESULTS: Of the 222 participants, 111 (50%) had 15 or more missing teeth and 79 (35.6%) were edentulous. Their mean (SD) DMFT and PI were 20.71 (10.74) and 1.11 (0.79), respectively. About 40% of them had healthy gingiva. DMFT (p < 0.001), PI (p < 0.001), and CPI (p = 0.002) were significantly worse in men than women. The patients' DMFT and edentulous status were significantly associated with their age (both p < 0.001) and duration of disease (p = 0.001 and p = 0.008, respectively). Unemployed patients had the worst DMFT, PI, and CPI (all p < 0.001) and the highest percentage of edentulous individuals (p = 0.003). All examined indices were significantly worse in cigarette smokers, alcoholics, addicts, and patients with a previous history of imprisonment (all p < 0.001). The odds ratio of being edentulous was 5.74 times in addicted patients than in non-addicted ones (p < 0.001). The odds increased 0.11 with every year that the patients' age increased (p < 0.001). Multiple linear regression models also showed that the addicted patients had significantly more scores in DMFT index, PI, and CPI (all p < 0.001). CONCLUSIONS: Overall, oral health status of the HIV-infected patients was unsatisfactory. Therefore, effective interventional programs are needed for prevention and early treatment of dental problems among this population, especially for more vulnerable groups such as older men with low socioeconomic status, and those with high-risk behaviors.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».