Socio-Environmental Typologies and Incidence of Dental Caries from Childhood to Adolescence among Youth in Montreal: The QUALITY Cohort
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Leveraging data from a cohort study of Quebec youth with a family history of obesity, this study aimed to (i) identify neighbourhood socio-environmental typologies in childhood and (ii) estimate their associations with the incidence of dental caries in adolescence. METHODS: We used baseline (2005-2008) and second follow-up (2012-2015) data from the ongoing QUALITY cohort study in Montreal, Canada, which included 512 children aged 8-10 years with ≥1 biological parent with obesity at baseline. Based on prior literature and data availability, we selected three key neighbourhood-level indicators - social disorder, social deprivation, and material deprivation - measured in both school and residential settings. Latent class analysis was used to derive the socio-environmental typologies by combining social disorder, social deprivation, and material deprivation of the social environment in school and residential neighbourhoods. The outcome was dental caries incidence, assessed as the change in the Decayed, Missing, Filled Surface index. Negative binomial regression was performed to estimate incidence ratios (IRs) and corresponding 95% confidence intervals (CIs). RESULTS: Only three neighbourhood socio-environmental typologies were identified. Type 1 neighbourhoods: high social disorder, high social deprivation, and low material deprivation; type 2 neighbourhoods: median social disorder, median social deprivation, and median material deprivation; type 3 neighbourhoods: low social disorder, low social deprivation, and high material deprivation. Compared to type 1, the IRs (95% CIs) were 0.9 (0.6-1.2) for type 2 and 0.8 (0.6-1.1) for type 3. CONCLUSION: Neighbourhoods with lower social disorder and social deprivation may offer a protective effect against dental caries in youth. .
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».