The 20-Year Trends in Caries and Associated Determinants among Adults in Post-Soviet Lithuania: Repeated Cross-Sectional Studies
Notice bibliographique
Résumé
AIM: The aim of the study was to examine the 20-year trend in dental caries and associated determinants among adults in Lithuania after the country restored its independence. MATERIAL AND METHODS: Data from two cross-sectional national surveys included samples of 35-44-year-olds (adults) and 65-74-year-olds (early elderly). The 1997/1998 survey (first survey) recruited a stratified random sample of 569 individuals from 10 selected areas in Lithuania (response rate 52%), and the 2017/2019 survey (second survey) recruited a stratified random sample of 723 individuals from 5 biggest Lithuanian cities and one randomly selected peri-urban/rural area from each of 10 Lithuanian counties (response rate 53%). The information about the social (sex, residence, education) and behavioral (toothbrushing frequency, use of fluoridated toothpaste, and last dental visit) determinants was collected via self-reports using the World Health Organization (WHO) Oral Health Questionnaire for Adults questions. Information about the fluoride level in the drinking water was retrieved from the water suppliers. Dental caries was recorded at the surface level following the WHO criteria by two calibrated examiners, one at each of the national surveys. Bivariate and multivariate analyses were used. RESULTS: According to multivariable negative binomial regression analysis, in adults, 67% lower DS scores (IRR 0.33, 95% CI 0.26-0.42) and in early elderly 47% lower DS scores (IRR 0.53, 95% CI 0.38-0.74) were observed in the second survey. Adults in the second survey (vs. first survey) had 62% lower MT scores (IRR 0.38, 95% CI 0.32-0.46), and the early elderly had 19% lower MT scores (IRR 0.81, 95% CI 0.72-0.92). Adults in the second survey had 21% lower DMFT scores (IRR 0.79, 95% CI 0.73-0.85). The changes in behavioral determinants were observed over the 20-year period. CONCLUSION: An improvement in dental health during the 20-year period, mainly related to reduction in untreated caries and missing teeth, was observed in adults and early elderly. However, early elderly still had high numbers of missing teeth. The decrease in total caries experience during the 20 years was significant only in adults. Our findings support an urgent need to design and implement national oral health promotion and prevention programs with increased focus on oral self-care and fluoridated toothpaste use.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».