Prevalence and Risk Factors for ECC Among Preschool Children from India along with the Need of its Own CRA Tool- A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Caries in the deciduous dentition of children under six years of age is termed as early childhood caries (ECC). ECC is prevalent among Indian children and identifying modifiable risk factors is important for prevention. This systematic review was undertaken to describe the burden of ECC in India, its prevalence, associated risk factors along with its repercussions on childhood health. Materials and Methods: A search was conducted for published Indian studies on ECC through electronic databases and complemented with hand search. The protocol for the present systematic review was registered at PROSPERO (Ref No.CRD42022306234)Care was taken to include studies which could represent all parts of India- Central, North, South, East and West. Included papers were reviewed for prevalence of ECC and reported risk factors. Results: Overall 37 studies on ECC in India were identified relating to prevalence, 11 reported risk factors and two reported on the association between severe ECC and nutritional health and well-being. The prevalence of ECC in India in these studies varied from16% to 92.2%. This systematic review revealed that ECC is prevalent among Indian children and highlights the need of preventive intervention and early risk assessment by its own caries risk assessment (CRA) tool. Occurrence seems to be firmly connected with age, snacking frequency, feeding and oral hygiene habits and with social determinants of health including parental education level, low socioeconomic status and number of siblings.
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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 | 0,006 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».