Unmet Dental Needs in Children Following Suspension of School‐Based Oral Health Services Due to <scp>COVID</scp> ‐19
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Dental caries (tooth decay) is the world's most prevalent noncommunicable disease and can lead to pain, infection, and edentulism. Many children with caries lack access to traditional dental services. School-based caries prevention can increase access to care and reduce health inequities. Disruptions in school-based care due to pandemic control policies may result in children losing access to their primary dental care option. METHODS: The CariedAway project was a school-based caries prevention program in operation from 2019 to 2023 in urban schools with a high proportion of low-income, minority students. Program operations were suspended for 2 years due to the COVID-19 pandemic. We estimated the prevalence of untreated decay, swelling, fistula, and pulpal involvement in participants at baseline and again after restrictions were lifted. RESULTS: A total of 2998 children between the ages of 5 and 13 years were enrolled and received preventive care prior to pandemic shutdowns, and 1398 (47%) completed a follow-up observation after 2 years. At baseline, approximately 30% had untreated caries on any dentition, 11% of children presented with evidence of dental sealants, and no participants had swelling, fistula, or pulpal involvement. After 24 months, 12% of participants had swelling fistula, or pulpal involvement that was not treated during the pandemic period. CONCLUSION: There are considerable unmet dental needs in high-risk children that may be further exacerbated by a lack of access to care during disease outbreaks.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».