Diş hekimliği öğrencilerinin cinsiyete bağlı ağız sağlığı hakkındaki davranış ve düşünceleri
Bibliographic record
Abstract
Amaç: Diş Hekimliği Fakültesi’nde okuyan kız ve erkek öğrencilerin ağız sağlığı davranış ve düşüncelerindeki farklılıkları saptamaktır. Gereç ve Yöntem: Araştırmada kullanılan 27 sorunun 20 tanesi Hiroshima University Dental Behaviour Inventory (HU-DBI) sorusu olup 7 tanesi ise tarafımızca tasarlanmıştır. ‹stek doğrultusunda, kişisel olarak doldurulan anket soruları Marmara Üniversitesi ve ‹stanbul Üniversitesi Diş hekimliği Fakültesi’nde toplam 676 öğrenciye dağıtılmıştır. Bulgular: Öğrencilerin toplam 527’si (% 78) ankete cevap vermek istemiştir. Bunların % 56’sı kız % 44’ü erkek öğrencidir. Öğrencilerin ortalama HU-DBI değeri 6.59 ± 2.0 olarak tespit edilmiştir. Kız öğrencilerinin HU-DBI değerleri 6.81 ± 1.93 erkek öğrencilerinkinden 6.32 ± 2.08 istatistiksel olarak daha yüksek bulunmuştur (P=0.014). Erkek öğrenciler kızlara göre daha sıklıkla dişlerinin rengi konusunda endişeli olduğu (P=0.019), dişlerinin üzerinde bazı yapışkan birikintilerin olduğunu fark ettiği (P=0.047), yaşlandığında takma diş sahibi olmayı engelleyemiyeceğini düşündüğü (P=0.008), dişlerinde ağrı olana kadar dişhekimine gitmeyi ertelediği (P=0.001), sert kılları olan diş fırçası kullandığı (P=0.012) ve sigara içtiği (P=0.028) bulgulanmıştır. Diğer taraftan kız öğrencilerin erkeklere göre daha fazla fırçalama sonrası dişlerini aynada kontrol ettiği (P=0.046), fırçalamaya çok zaman ayırdığını düşündüğü (P=0.011), dişhekimi tarafından dişlerini çok iyi fırçalağının söylendiği (P=0.015), dişlerinin görünümünden memnun olduğu (P=0.04), günde 2 veya daha fazla diş fırçaladığı (P=0.000) ve düzenli olarak hergün dişi kullandığı (P=0.004) ortaya konmuştur. Sonuç: Bu çalışma, kız diş hekimliği öğrencilerinin erkek öğrencilere göre genelde daha olumlu ağız sağlığı davranışlarına ve düşüncelerine sahip olduğunu göstermiştir. Buna rağmen hem kız hem de erkek öğrencilerinin hastalarına, ailelerine ve arkadaşlarına karşı olumlu model olabilmeleri için ağız sağlığına yönelik davranışlarını geliştirmeleri gerekmektedir. Ağız sağlığının klinik olarak ortaya konulduğu ileri çalışmalar planlanmalıdır.
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 | 0.002 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.025 | 0.004 |
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".