Social & Behavioral Risk Factors and Early Childhood Caries – A Cross-Sectional Study on Preschool Children in Shah Alam
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Early childhood caries (ECC) remains a major challenge among the 5-6 year olds in Malaysia with a caries prevalence of 71.3% as indicated in the last survey of preschool children in 2015. Studies have shown that behavior and income status can influence development of ECC. Objectives: The aim of this study was to measure the caries prevalence among 2 – 5 years old preschool children and to study the association of parents’ socio behavioral factors on ECC. Materials and methods: 140 preschool children participated in this study. Parents were given a set of structured questionnaires and oral examination was conducted on their children after receiving consent. Results: Findings showed prevalence of dental caries was 50.1% with mean dft score of 2.51. There was significant association between dental caries and children drinking formula milk and sweet drinks in their bottles: (p<0.05). Children from lower income family and lower education level have significantly higher caries prevalence compared to those from more privileged family. Conclusions: Drinking pattern, family income and education level appear to be contributing factors towards development of ECC among this group of children. It is recommended that health promotion interventions be targeted towards the lower income group with emphasis on drinking pattern of the children.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».