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Enregistrement W6980087928

Association between Caregiver’s and Child’s Oral Health Status and Oral Health Related Quality of Life

2015· dissertation· en· W6980087928 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueTSpace (University of Toronto) · 2015
Typedissertation
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDigital Imaging in Medicine
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOral healthDisadvantagedQuality of life (healthcare)Association (psychology)Oral health careDiseaseDental careAffect (linguistics)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives: To investigate associations between caregivers and children’s oral health, as well as the perceptions of the impact of oral diseases on oral health.\nMethods: Cross-sectional study with 149 child-caregiver dyads from a convenience sample in Toronto. Objective and subjective data about oral health and quality of life were collected from both children and caregivers groups.\nResults: Decay in permanent and primary teeth in children was moderately with missing teeth in caregivers, as well as with most of the Parental-Caregiver Perceptions Questionnaire (P-CPQ). Mostly weak associations were observed between the Oral Health Impact Profile (OHIP-14) scores and missing teeth in caregivers.\nConclusion: Significant associations emphasize the influence of caregivers on children’s oral health outcomes and raise awareness about dental care coverage to disadvantaged families. Despite the questionable findings with some subjective measures, policymakers may still consider the use of patient-centered information to analysing disease trends in the population.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,314
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,041
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,307 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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