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Enregistrement W4384917407 · doi:10.57041/pjs.v73i1.631

COMPARISON OF ORAL HEALTH STATUS AMONG STUDENTS OF PUBLIC AND PRIVATE SECTOR SCHOOLS

2022· article· en· W4384917407 sur OpenAlexaff
Hany Hassan

Notice bibliographique

RevuePakistan Journal of Science · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueDental Health and Care Utilization
Établissements canadiensCollège Montmorency
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSignificant differenceMedicinePrivate sectorPreparatory schoolDental fluorosisPrivate schoolOral healthPublic sectorEnvironmental healthDentistryPsychologyPolitical scienceMathematics educationInternal medicinePrimary educationChemistryFluoride

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Current study aimed to explore the prevalence of dental problems including dental caries among 12 years old students studying in public and private sector schools in Pakistan. 677 students were recruited in the study from 2 private and 2 public sector schools of Lahore. Significant difference between students of public and private schools was found in terms of prevalence of dental caries (X2= 35.094, P<.001). Significant difference between students of public and private schools was found in terms of scaling requirement X2=54.778, P<.001). Significant difference between students of public and private schools was found in terms of gum bleeding (X2=35.245, P<.001). Significant difference between students of public and private schools was not found in terms of Plaque accumulation (X2=54.778, P<.001). Significant difference between students of public and private schools was found in terms of fluorosis (X2=44.557, P<.001). In conclusion, dental caries and fluorosis was found higher among school going students in Lahore.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,270

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,429
Écart entre enseignants0,368 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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