Prevalence of Common Dental Problems among Primary School Children in a Rural Area of Mymensingh
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: In Bangladesh little is known about the prevalence of dental problems, hygiene practices and dietary factors among school age children. Methods: This cross-sectional study was conducted at Ramganj Govt. Primary School, Mymensingh, Bangladesh from June 2022 to May 2023. A total of 79 students were included in the study. The sampling procedure was a purposive sampling. To collect required information personal interview was taken by using a pre-tested questionnaire & dental condition was examined. The collected data were analyzed using SPSS version 20.0. Results: In this study, among 79 students which 47 (58.49%) had tooth problems: 34 dental caries (43.04%), 9 gingivitis (11.39%), 6 dental abscess (7.59%), 10 dental calculus (12.66%), and 1 had periodontal inflammation (1.27%). The problems were overlapping. Tooth-brushing 96-20%, daily bathing 94-94%, hand-washing after defecation were 96-20%, hand-washing before meal 98-73%. Most of them brush once and that is before breakfast. 36.71% consume balanced food. Consumption of calcium, Vitamin D precursors and Vitamin C rich foods were mostly acceptable. Conclusion: Important problems are dental caries and dental calculus. Improvement requires health education, dental care and raising awareness among children. More surveys are needed. Journal of Dentistry and Allied Science, Vol. 8 No 1: 34-42
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».