Association between Dental Neglect and Alexithymia among Adult Dental Patients
Notice bibliographique
Résumé
Aims: To show the association between dental neglect and alexithymia among adult dental patients. Settings and Design: At times, certain individuals with dental neglect may experience trouble in communicating and/or understanding information, ability to identify, and describe their feelings termed as alexithymia. Hence, recognition of alexithymia in a dental setting is important, because it worsens the dentist-patient relationship, especially among patients who neglect their dental health. Materials and Methods: A cross-sectional survey was conducted among adult patients (≥20 years). Patients received a questionnaire assessing dental neglect [six-item Dental Neglect Scale (DNS)], alexithymia [20-item Toronto Alexithymia Scale (TAS-20)], and demographic profile. Statistical Analysis: Data were analyzed with standard statistical software (Statistical Package for the Social Sciences, version 22). P <0.05 was considered statistically significant. Results: A total sample of 1067 individuals comprising 553 (51.8%) females and 514 (48.2%) males with a mean age 35.33 ± 11.49 years participated in the study. Our findings showed that females had higher mean scores for both DNS and total TAS-20 and its factors. With increase in age and education, the mean scores of the DNS had significantly increased and mean scores of total TAS-20 and its factors had decreased with increase in age and education. Conclusion: The above study findings have supported the hypothesis that there is no association between dental neglect and alexithymia among adult dental patients.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».