Conditions of oral health and its relationship with school perfomance and absenteeism of children and adolescents: a systematic review
Bibliographic record
Abstract
O objetivo do estudo foi realizar uma revisão sistemática sobre a influência da relação entre condição de saúde bucal (cárie dentária, gengivite, trauma e dor dentária) com desempenho e absenteísmo escolar em crianças e adolescentes. A pesquisa eletrônica foi realizada nas bases Medline, SCOPUS, Web of Science, ScienceDirect e LILACS, para identificar estudos epidemiológicos relatando concomitantemente medidas de saúde bucal e desempenho escolar dos participantes e/ou absenteísmo escolar. Foram selecionados estudos que envolveram participantes de 18 anos ou menos, avaliados quanto a medidas de saúde bucal (cárie dentária, gengivite, trauma e dor dentária) concomitantemente com informações referentes ao desempenho escolar e absenteísmo destes participantes. Foram considerados elegíveis estudos observacionais (transversal, caso-controle e coorte) e ensaios clínicos publicados em qualquer idioma. Os artigos incluídos foram selecionados por três revisores de forma independente, a presença de desacordos foi resolvida com um quarto revisor. Foi realizada a avaliação da qualidade metodológica dos estudos selecionados por meio da Escala de Newcastle-Ottawa, que avalia o risco de viés e foi realizada uma meta-análise para obter estimativas combinadas (Razão de Chance (OR) e Intervalos de Confiança (IC) de 95%) entre a saúde bucal, desempenho escolar e absenteísmo escolar. Para combinar os achados extraídos dos estudos selecionados, um total de dezoito estudos foram incluídos, destes, quinze estudos foram utilizados para a meta-análise. A maioria dos estudos foi avaliada como de qualidade moderada. Crianças com um ou mais dentes cariados tiveram maior probabilidade de desempenho escolar ruim (OR = 1,44 IC95%: 1,24-1,64) e baixo absenteísmo escolar (OR = 1,57 IC95%: 1.08‐2.05) do que crianças livres de cárie. Percepção ruim dos pais sobre a saúde bucal da criança aumentou as chances de pior desempenho escolar (OR = 1,51 IC95%: 1,10‐1,92) e baixo absenteísmo escolar (OR = 1,35 IC95%: 1,14‐1,57). Conclui-se que crianças e adolescentes com cárie dentária e aqueles que relatam pior saúde bucal apresentam baixo desempenho escolar e baixo absenteísmo escolar.
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 | 0.005 | 0.029 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.005 | 0.006 |
| Bibliometrics | 0.011 | 0.012 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
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".