Asociación entre desgaste dental y estrés/ansiedad en niños: revisión sistemática
Bibliographic record
Abstract
Esta revisión sistemática tuvo como objetivo determinar la asociación entre el desgaste dental y el estrés/ ansiedad en niños de 3 a 12 años. La búsqueda se realizó en las bases de datos Scopus, Medline vía Pubmed, Ebsco, Scielo y Science Direct; y en repositorios y revistas científicas sin restricción de fecha de publicación. La pregunta PECOS tuvo como componentes (P) niños de 3 a 12 años, (E) estrés y/o ansiedad, (C) desgaste en dientes deciduos y/o permanentes, (O) comparaciones en proporción, correlación, odds ratio o riesgo relativo, y (S) estudios de tipo transversal, cohortes y casos y controles. La selección de estudios se realizó por fases desde revisión de títulos y resumen según criterios de selección, eliminación de duplicados, y revisión exhaustiva a texto completo. La evaluación del riesgo de sesgo y la síntesis cualitativa se analizaron con la escala de New Castle-Ottawa. De un total de 1861 estudios, se consideraron elegibles 3 artículos en la evaluación cualitativa. Los estudios mostraron una fuerte relación entre el desgaste dental y el estrés/ansiedad en niños. Todos los artículos mostraron un riesgo alto de sesgo, teniendo la comparabilidad y exposición como principales problemas. La limitada evidencia disponible mostró una asociación del desgaste dental y estrés/ansiedad en niños.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.078 | 0.137 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.006 | 0.013 |
| Bibliometrics | 0.029 | 0.018 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.004 |
| Open science | 0.003 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".