The oral health-related quality of life for individuals with fetal alcohol spectrum disorder – a cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The oral health status of an individual can dramatically influence quality of life. Most individuals in Canada report having good oral health, however, this is not true for individuals with developmental disabilities such as fetal alcohol spectrum disorder (FASD). The purpose of this study is to compare the oral health-related quality of life (OHRQoL) of individuals with FASD and the general population in Saskatoon, Saskatchewan. Additionally, it aims to suggest ways to improve the oral health status and OHRQoL of these individuals. METHODS: For this cross-sectional study, the Oral Health Impact Profile-14 (OHIP-14) survey was used to assess the impact that oral health related problems can have on an individual's quality life. This study used a cross-sectional cohort study design with a survey methodology. The sample population compromised of 154 individuals with FASD along with a separate control group of 154 otherwise healthy adults. RESULTS: The results of the study showed that most of the individuals in the FASD group experienced pain in the past month. In both groups, cost was most frequently cited as a barrier to accessing care. The majority of individuals in the control group experienced a low impact across all OHIP-14 domains except for physical disabilities. However, in the FASD group, most individuals experienced higher impact scores in some of the categories including functional limitation, psychological discomfort, psychological disability and handicap. CONCLUSION: The findings clearly demonstrate that there is a discernible effect on an individual's quality of life if they have poor oral health. In conclusion, further research is required to determine the most effective methods to improve the OHRQoL of individuals with disabilities.
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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 | 0,006 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».