Oral Health and Quality of Life in People with Autism Spectrum Disorder
Notice bibliographique
Résumé
This article delves into the intricate relationship between oral health, quality of life, and behavioral characteristics in individuals with autism spectrum disorder (ASD). Background/Objectives: Autism has been associated with various challenges, and this study seeks to elucidate the impact of ASD on oral health outcomes and overall well-being. The research focuses on assessing overall oral health by evaluating various parameters, such as the condition of lips, tongue, gums and tissues, natural teeth, dentures, oral hygiene, and dental pain in individuals with ASD. Additionally, the study explores the influence of age, sex, and certain variables, like basic daily living skills on oral health practices, aiming to identify potential correlations between these factors and oral health outcomes. Methods: We employed standardized instruments to quantitatively measure and analyze the impact of oral health status on the overall quality of life experienced by individuals with ASD. Results: The study found a statistically significant positive association between oral health, measured by the Oral Health Assessment Tool (OHAT), and quality of life, as indicated by EuroQol 5-Dimensions Youth version (EQ-5D-Y) total scores (β = 0.13045, p = 0.00271). This suggests that better oral health is linked to higher quality of life. When adjusting for age and sex in a multiple linear regression model, the association remained significant but with a slightly reduced effect size (β = 0.10536, p = 0.0167). Age also showed a marginally significant positive association with quality-of-life scores. ANOVA results indicated that participants with advanced oral health status reported significantly higher quality-of-life scores than those with poorer oral health (p = 0.00246). The study also found that intelligence quotient (IQ) does not substantially influence dental health status, while the “Autonomy” subscale of the EQ-5D-Y is positively related to the OHAT. Conclusions: Unhealthy oral conditions significantly impact the overall quality of life in individuals with ASD. Therefore, it is crucial to include regular dental assessments and treatments in therapeutic protocols for patients with ASD.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».