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Enregistrement W4389043193 · doi:10.1371/journal.pone.0293428

Prevalence and socio-behavioral determinants of early childhood caries in children 1–5- year- old in Iran

2023· article· en· W4389043193 sur OpenAlexaff
Ehsan Javadzadeh, Samaneh Razeghi, Ahmad Reza Shamshiri, Hamid Heidarian Miri, Fatemeh Moghaddam, Robert J. Schroth, Simin Z. Mohebbi

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueDental Health and Care Utilization
Établissements canadiensUniversity of ManitobaChildren's Hospital Research Institute of Manitoba
Organismes subventionnairesTehran University of Medical Sciences and Health Services
Mots-clésMedicineLogistic regressionDemographyCross-sectional studyOral healthBinomial regressionMultivariate analysisStratified samplingCovariateMultivariate statisticsPediatricsGerontologyFamily medicineStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIM: According to the World Health Organization (WHO), early childhood caries (ECC) is still considered a major global health problem despite the general improvement in oral health practice. This study aimed to assess ECC's prevalence, severity, and key social and behavioral determinants in Iranian children 1-5- years of age. METHOD: This cross-sectional study recruited Iranian 1-5-year-olds with a three-stage stratified clustered sampling method. After providing consent, parents were interviewed using a validated questionnaire, including questions on child characteristics and behavioral factors. Each child underwent a dental examination by one of four trained and calibrated dentists. Associations between key covariates of interest and primary outcome measures were assessed by multivariable logistic regression modeling and multivariate generalized negative binomial regression modeling after weightings were applied. Statistical analysis was performed using SPSS V25 and Stata V14.2 software packages. A p-value ≤ 0.05 was considered significant. RESULTS: The mean age of 909 participants was 41.1±1.2 months, 48.6% were male, and 38.1% lived in rural areas. The overall prevalence of ECC was 53.2% and mean dmft score was 2.7± 0.3. Key determinants associated with ECC included living rurally (p = 0.009, OR = 2.13), consuming sweet drinks, sugary snacks, or both [p-value = 0.02 (OR = 2.53), and p-value<0.001 (OR = 4.96), respectively], and visible plaque (p<0.001, OR = 3.41). Covariates associated with dmft scores included residing in rural regions (p = 0.02, IRR = 1.31), having both sugary snacks and sweet drinks (p = 0.02, IRR = 1.85) compared to those had none, and visible dental plaque (p<0.001, IRR = 2.06). CONCLUSIONS: The prevalence of dental caries in children is high in Iran. The increase of ECC prevalence and severity from toddlers to preschoolers emphasizes on the critical importance of early interventions in toddlers. Improving access to care for rural children is essential along with the need to change dietary and self-care behaviors through multilevel efforts.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,046

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,258 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations10
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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