Assessing the Impact of Diet on Enamel Hypoplasia in Children
Notice bibliographique
Résumé
A BSTRACT Background: Enamel hypoplasia is a developmental defect of enamel characterized by incomplete or defective enamel formation. It is often influenced by genetic, systemic, and environmental factors, including diet. Materials and Methods: A cross-sectional study was conducted on 200 children aged 6–12 years from urban and rural schools. Data were collected through structured dietary questionnaires and oral examinations to assess the presence and severity of enamel hypoplasia. Dietary intake was classified into groups based on sugar frequency, calcium-rich foods, and vitamin D levels. Enamel hypoplasia was graded using the Modified Developmental Defects of Enamel Index (DDE Index). Statistical analysis was performed using Chi-square tests and logistic regression to evaluate associations. Results: Out of 200 children, 72 (36%) exhibited signs of enamel hypoplasia. High sugar consumption was significantly associated with enamel hypoplasia ( P < 0.001), with 48% of children in the high-sugar group presenting with defects compared to 18% in the low-sugar group. Calcium-rich diets were protective, as only 10% of children with adequate calcium intake showed enamel hypoplasia ( P < 0.05). Vitamin D deficiency was identified in 62% of affected children, indicating a strong correlation ( P < 0.01). Logistic regression revealed that high sugar intake increased the odds of enamel hypoplasia by 2.8 times (OR = 2.8, 95% CI: 1.6–4.7). Conclusion: Diet plays a pivotal role in the development of enamel hypoplasia in children. High sugar consumption and vitamin D deficiency are key contributors, while calcium-rich diets offer protection.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».