Investigating Oral and Dental Health and Quality of Life: A Cross-sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Oral and dental problems can affect the quality of life (QOL) and important aspects of a person’s life by disrupting social presence and interpersonal relationships. This study evaluates the oral and dental health and QOL in patients referring to the dental diagnosis department. Materials and Methods: This study was conducted on patients referred to the Diagnosis Department of Dental School at Hormozgan University of Medical Sciences, Bandar Abbas, Iran. After receiving the code of ethics, the decayed, missing, and filled permanent teeth (DMFT) questionnaire was used to measure dental caries, and the shortened questionnaire from the World Health Organization (WHO) was used to measure the QOL-related to the oral health of the patients. Results: The participants were 74(50%) women and 74(50%) men; meanwhile, 104(70.3%) subjects were married and 100(67.6%) did not have a chronic disease and only 28 people (18.9%) were smokers. Marital status had a significant relationship with the DMFT index (P<0.05). A significant relationship existed between smoking and the two scores (DMFT index and WHO QOL brief version (WHOQOL-BREF) (P<0.05). The relationship between occupation and WHOQOL-BREF indices was not significant (P>0.05); however, the relationship was significant with the DMFT index (P<0.05). Conclusion: Smoking increased tooth decay and demonstrated a decrease in the QOL. It is suggested to take measures in people who use tobacco to prevent oral and dental problems and also improve the QOL.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».