Associations between maternal mental health, child dental anxiety, and oral health of 6- to 12-year-olds in Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
Maternal mental health affects their children's oral health. This study assessed the associations between maternal mental health and dental anxiety level, dental caries experience, oral hygiene, and gingival status among 6- to 12-year-old children in Nigeria. This was a cross-sectional study that recruited mother-child dyad participants through a household survey conducted in Ile-Ife, Nigeria. Data collected included the independent (maternal mental health risk, depressive symptoms, and child's dental anxiety), and dependent (caries experience, oral hygiene status, and gingival health status) variables. Multivariate logistic regression analysis was conducted to determine the associations between dependent and independent variables after adjusting for confounders (mothers' age, child's age, sex, and socioeconomic status). Statistical significance was set at p < 0.05. Of the 1411 mothers recruited, 1248 (88.4%) had low mental health risk, and 896 (63.5%) had mild depressive symptoms. As for the children, 53 (3.8%) had caries, 745 (52.8%) had moderate to high dental anxiety, 953 (63.0%) had gingivitis and 36 (2.6%) had poor oral hygiene. The maternal mental health risk was not significantly associated with the child's caries experience (AOR: 1.012; 95%CI: 0.860-1.190; p = 0.886), poor oral hygiene (AOR:1.037; 95%CI: 0.975-1.104; p=0.250), and moderate/severe gingivitis (AOR:0.887; 95%CI: 0.764-1.030; p = 0.115). Maternal depression status was not significantly associated with the child's caries experience (AOR: 0.910; 95%CI: 0.802-1.033; p = 0.145), poor oral hygiene (AOR: 1.016; 95%CI: 0.976-1.057; p = 0.439), and moderate/severe gingivitis (AOR: 0.963; 95%CI: 0.861-1.077; p = 0.509). Maternal mental health risk and depression do not seem to be risk factors for schoolchildren's oral health in Nigeria. Further studies are needed to understand these findings.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».