MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4285262509 · doi:10.4103/ccd.ccd_873_20

Preventing Early Childhood Caries through Oral Health Promotion and a Basic Package for Oral Care

2022· article· en· W4285262509 sur OpenAlexaff
Ramya Shenoy, Violet D’Souza, Animesh Jain, Baranya Shrikrishna Suprabha

Notice bibliographique

RevueContemporary Clinical Dentistry · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueDental Health and Care Utilization
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineEarly childhood cariesOral healthReferralDentistryIntervention (counseling)Family medicineDental careHealth promotionToothpastePediatricsPublic healthNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Untreated caries in mothers is one of the common risk factors for early childhood caries (ECC). Aim: The aim of the study was to investigate the impact of an oral health promotion program on ECC. Methodology: We conducted a pragmatic trial at 12 primary health centers in a rural community of India with 311 pregnant women using fluoride toothpaste, oral health information through pamphlets, and referral to urgent dental care or atraumatic dental treatment as the test intervention. Data were collected through structured interviews at baseline and oral examination of the children at 2 years of age. Results: Of the 311 women who participated, 274 children were followed up with at 2 years of age. ECC was low and comparable in both groups. When compared with the control group, significantly, more children from the intervention group were breastfed for over 6 months of age ( P = 0.012) and consumed less sugar ( P < 0.001). The number of mothers’ decayed teeth ( P = 0.01), children's sweet scores ( P < 0.001), and the age at which brushing commenced for children ( P = 0.04) increased the likelihood of tooth decay in children. Conclusion: The oral health promotion program had some beneficial effects in preventing caries in children when provided to pregnant women.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,141
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,117
Tête enseignante GPT0,412
Écart entre enseignants0,295 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueContemporary Clinical DentistryMême sujetDental Health and Care UtilizationTravaux en français237 207