Missing teeth, mortality, and hospitalization: A population-based cohort analysis from the Canadian Health Measures Survey and linked databases
Notice bibliographique
Résumé
Background: The association between oral health and general health is not yet fully understood. This study examines the association between missing teeth, mortality, and hospitalization outcomes. Data and methods: This cohort study utilized time-to-event data from the Canadian Health Measures Survey Cycle 1 (2007 to 2009) linked to death and hospital discharge records. Participants with clinically assessed tooth counts were followed up to 2019. Cox proportional hazards models were used, treating missing teeth as either categorical or continuous exposures, adjusting for socioeconomic and health-related factors. Results: In participants aged 20 to 79 years, 3,450 records were linked to mortality data (n=300 deaths) and 2,250 to hospitalization data (n=650 with at least one hospital stay). Missing teeth were associated with elevated all-cause and cancer mortality in unadjusted models, but not after covariate adjustment. After adjusting for key risk factors, including age and sex, participants with five or more missing teeth had a 76% higher risk of all-cause hospitalization (hazard ratio [HR] 1.76, 95% confidence interval [CI]: 1.41 to 2.20) and a 120% higher risk of circulatory-related hospitalization (HR 2.20, 95% CI: 1.09 to 4.45). Respiratory hospitalizations were also linked to missing teeth. No significant links were found with hospitalizations for digestive diseases or cancer. Interpretation: Missing teeth is associated with hospitalization in Canadian adults. These findings highlight that oral health may play a role or serve as an indicator of overall health and health service use among Canadian adults.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».