The Oral Health Status and Treatment Needs of Pediatric Patients Living with Autism Spectrum Disorder: A Retrospective Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: The objective of this retrospective study was to assess the oral health status and treatment needs of children with ASD and to explore the differences in risk factors and oral health care status and the risk factors for treatment under GA. Methods: Dental charts of children between 6 and 14 years of age who were examined at a dental facility associated with the College of Dentistry, University of Saskatchewan between 2016 to 2019 were assessed. Children who were identified as having ASD, as well as an age- and gender-matched control group consisting of otherwise healthy children were included in the study. Results: The sample included 346 dental records, with 173 children having a diagnosis of ASD. Children diagnosed with ASD had significantly higher experience with caries (91.3% vs. 65.9%, p = 0.003) and severity (mean DMFT/dmft = 8.18 ± 1.62 vs. 4.93 ± 0.58 p = 0.007). Children with ASD were also older when visiting the dentist for the first time (age of 5.97 ± 1.18 vs. 2.79 ± 1.09, p = 0.02)). Children with ASD were less likely to brush once a day (66.5% vs. 88.4%, p = 0.02), were more likely to have bruxism (35.8% vs. 10.4%, p = 0.003) and were less likely to have class I occlusion (64.7% vs. 80.9%, p = 0.03). Findings from the logistic regression analysis revealed that children with ASD were also 2.13 times more likely to receive a referral for general anesthesia when all other variables were held constant (p = 0.03). Conclusions: This research demonstrates that children diagnosed with ASD may face more barriers with access to oral health care, leading to poorer outcomes and greater treatment dental needs.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».