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Record W4391362580 · doi:10.21142/tl.2023.3029

Asociación entre desgaste dental y estrés/ansiedad en niños: revisión sistemática

2023· dissertation· es· W4391362580 on OpenAlexaboutno aff
Alessandra Lossio Hawkins

Bibliographic record

VenueUniversidad Científica del Sur · 2023
Typedissertation
Languagees
FieldPsychology
TopicStress and Burnout Research
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.301
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0020.002
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0020.000
Research integrity0.0020.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0080.009

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.

Opus teacher head0.020
GPT teacher head0.317
Teacher spread0.296 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2023
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