Child temperament and early childhood caries: is there a link?
Notice bibliographique
Résumé
DATA SOURCES: A systematic search was conducted across multiple databases (MEDLINE via PubMed, EMBASE, Scopus, LILACS, Web of Science, and EBSCO) up to January 2023. STUDY SELECTION: Any case-control, cohort, or cross-sectional study which assessed child temperament and early childhood caries (ECC) in children aged six years or younger were included. Literature reviews, studies with insufficient data, non-English publications, and those focusing on older children or adults were excluded. DATA EXTRACTION AND SYNTHESIS: Data extraction was conducted independently by two authors, with a third author resolving any disagreements. Risk of bias was assessed using the Newcastle-Ottawa assessment scale (case-control and cohort studies) and the Appraisal tool for Cross-Sectional Studies (cross-sectional studies). The quality of evidence was evaluated using the Grading of Recommendations, Assessment, Development, and Evaluations (GRADE) approach. Statistical analysis to evaluate heterogeneity included the chi-square test and the I-square index. RESULTS: A total 5072 studies resulted in the inclusion of 15 studies, encompassing data from 6,667 participants. Seven studies were of high quality and eight, moderate. Meta-analyses of seven studies revealed a significant association between certain temperament traits (e.g., higher levels of emotionality and lower levels of sociability) and ECC. In particular, difficult temperament was associated with ECC (OR 2.63 95%CI: 1.37-5.04) CONCLUSIONS: The study concluded that child temperament is a significant factor in the risk of developing ECC. Specifically, children with higher emotionality and lower sociability are at greater risk. Interventions targeting child temperament through child behaviour and parental management strategies may be effective in reducing ECC.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».