Factors associated with toothbrushing performance among children: An observational cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Effective removal of dental plaque is essential factor for prevention of caries, gingival, and periodontal diseases in children and adults. AIM: To evaluate factors associated with improving toothbrushing performance (TB-P) among children. DESIGN: An observational cohort study analyzed all paediatric patients receiving regular examinations in a single dental clinic between 2009 and 2017 and regularly brushing their teeth with a triple-headed toothbrush (TH-TB). At every periodic follow-up, the TB-P of the child/parent was evaluated using the TB-P Skill Index (TB-PS-I); that is, did the child reach all five teeth segments within each arch and did he/she perform 10 back-and-forth stocks in each segment. When not optimal, they received instructions for improving TB-P and subsequently were asked to re-demonstrate. TB-PS-I was calculated and analyzed for correlation with other explanatory variables. RESULTS: A total of 1737 children with 7399 follow-up appointments were analyzed. Older age, female gender, higher number of follow-up appointments, and compliance with twice-daily toothbrushing significantly improved TB-P. The most typical mistakes in their performance were not reaching the canine segments and not performing enough strokes in each segment. Instructions given after imperfect TB-P significantly improved the TB-P. The magnitude of improvement, however, did not correlate with the performers' age, gender, or the number of follow-up visits. CONCLUSIONS: A significant percentage of children >8 years did not perform optimal toothbrushing even when using TH-TB.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».