HUBUNGAN TINGKAT KEPARAHAN KARIES TERHADAP KEJADIAN MALOKLUSI PADA ANAK SEKOLAH DASAR
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Notice bibliographique
Résumé
Latar Belakang: Maloklusi masih menjadi permasalahan gigi dan mulut di Indonesia, dengan angka masalah sebesar 80%. Jenis maloklusi yang paling sering ditemui yaitu gigi berjejal. Salah satu faktor penyebab terjadinya maloklusi adalah karies gigi. Masalah karies masih menjadi perhatian di Kalimantan Selatan, dengan prevalensi sebesar 46,9%. Kejadian karies banyak dialami pada periode gigi bercampur, yang rentan terhadap masalah kesehatan gigi dan mulut. Karies yang tidak dirawat akan mempengaruhi kestabilan oklusi normal gigi-geligi sehingga terjadinya maloklusi. Keadaan tersebut dapat menyebabkan suatu keparahan pada gigi permanen jika tidak segera dilakukan perawatan. Tujuan: Menganalisis hubungan tingkat keparahan karies terhadap kejadian maloklusi pada siswa SDN 1 Banua Hanyar di kecamatan Pandawan kabupaten Hulu Sungai Tengah. Metode: Penelitian ini menggunakan metode observasional analitik dengan pendekatan cross-sectional serta analisis data menggunakan uji korelasi Spearman. Jumlah responden adalah sebanyak 39 orang. Hasil: Tingkat keparahan karies berada pada kategori sedang, dengan rata-rata DMF-T sebesar 2,7. Kejadian maloklusi berdasarkan pengukuran Occlusal Index didapatkan kategori maloklusi sedang yang perlu perawatan minor. Hasil uji korelasi Spearman didapatkan nilai signifikansi sebesar 0,831 (>0,05). Kesimpulan: Tidak terdapat hubungan yang signifikan antara keparahan karies terhadap kejadian maloklusi pada siswa SDN 1 Banua Hanyar Kecamatan Pandawan Hulu Sungai Tengah. Kata kunci: Gigi Bercampur, Karies, Maloklusi, Occlusal Index.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,018 |
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 découle