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Record W7120565330

A comparative analysis of oral health condition, general health and sociodemographic factors in Brazilian and Canadian elderly people related to the quality of life

2009· dissertation· pt· W7120565330 on OpenAlexaboutno aff
Andréa Maia Corrêa Joaquim

Bibliographic record

VenueLA Referencia (Red Federada de Repositorios Institucionales de Publicaciones Científicas) · 2009
Typedissertation
Languagept
FieldDentistry
TopicDental Health and Care Utilization
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsOral healthQuality of life (healthcare)Elderly peopleOlder people
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Este estudo investigou a relação entre as condições de saúde oral, a saúde sistêmica e os fatores sociodemográficos em idosos brasileiros, canadenses e imigrantes canadenses, relacionados à qualidade de vida. Um total de 602 pessoas, com idade entre 60 e 85 anos, participaram voluntariamente deste estudo: 202 brasileiros, 189 canadenses e 211 imigrantes canadenses (78 chineses, 125 indianos e 8 vietnamitas). Os fatores sociodemográficos analisados foram: gênero, idade, nível educacional, estado civil, moradia e renda. A condição de saúde oral avaliou o número de dentes presentes, dentes perdidos, cariados, restaurados, hígidos, além de possuir próteses dentárias, os tipos de prótese dentária, além da condição periodontal, como profundidade de sondagem, recessão gengival, nível de inserção periodontal, mobilidade dental, índice de placa e gengival. A condição sistêmica foi baseada no auto-relato, dados sobre doenças diagnosticadas e os medicamentos que estavam emuso.A qualidade de vida foi mensurada usando o Geriatric Oral Health Assessment Índex (GOHAI), o Oral Health Impact Profile-14 (OHIP-14) e o World Health Organization Quality of Life (WHOQOL-bref), que foi administrado através de entrevista pessoal. Os resultados mostraram que 65 idosos brasileiros eram edêntulos e que os brasileiros dentados tinham perdido mais dentes, 20,10 ± 10,38 dentes. Os idosos canadenses permaneciam com mais dentes, 25,51 ±15,08 dentes, e tinham mais dentes restaurados (11,13 ± 5,72 dentes). Os idosos imigrantes canadenses tinham mais dentes hígidos,15,45 ±7,71 dentes, e mais dentes cariados, 2,96 ±3,03. A prótese dentária mais facilmente encontrada eram as Próteses Totais e as Próteses Parciais Fixas, mas mais de50% era insatisfatórias. Em relação à condição periodontal, os idosos imigrantes canadenses tinham as maiores profundidades de sondagem, os idosos brasileiros tinham as maiores recessões gengivais (1,81 ± 1,26mm) e a maior perda de inserção periodontal (3,49 ±0,96mm), além do que os Índices de Placa e Gengival tinham os maiores valores nas faces proximais dos dentes, do que nas faces vestibular e lingual. As doenças sistêmicas mais frequentemente relatadas foram os problemas de coração, depressão psicológica, problemas gástricos, diabetes, problemas pulmonares e renais. Sobre o GOHAI, os homens brasileiros apresentaram os maiores valores do que as outras populações; geralmente com 70 a 74 anos de idade; que viviam com mais outra pessoa; quem era saudável, sem depressão psicológica, por exemplo. Quanto ao PHIP-14, os resultados foram muito similares, eles tinham de 70 a 74 anos, eram mulheres, que perderam menos do que 8 dentes. Os resultados do questionário WHOQOL-bref mostraram que o homem, com 75 anos ou mais de idade, casado, com mais anos de estudo, sem problemas de coração, depressão psicológica, diabetes, que haviam perdido 20 ou mais dentes, consideraram ter uma melhor qualidade de vida.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.072
Threshold uncertainty score0.145

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0020.004
Science and technology studies0.0020.001
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0000.001
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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.

Opus teacher head0.031
GPT teacher head0.332
Teacher spread0.301 · 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; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
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
Published2009
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