Table 2.Bivariate associations betw

Table 2.
Bivariate associations between dental caries and enamel hypoplasia of primary second molars
Screening for other important potential predictors for caries levels (yes/no at age 5, age 9 and age 5–9 increment) used simple logistic regression (at the person level) and examined bivariate associations with gender, age, childhood illness, gestational age, birth weight, breast-feeding (

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ตารางที่ 2สมาคม bivariate ระหว่างฟันผุเคลือบ hypoplasia ของ molars หลักสองตรวจคัดกรองสำหรับ predictors ศักยภาพอื่น ๆ สำคัญระดับผุ (ใช่/ไม่ใช่ที่อายุ 5 อายุ 9 และเพิ่มอายุ 5-9) ใช้ง่ายการถดถอยโลจิสติก (ระดับบุคคล) และตรวจสอบความสัมพันธ์ bivariate ด้วยเพศ อายุ โรคเด็ก อายุครรภ์ คลอดน้ำหนัก ช่วง (< เดือน 6 กับเดือน ≥6), SES (สามระดับ), ฟลูออไรด์ความเข้มข้นของน้ำดื่มภายในบ้าน ทุกวันเฉลี่ยปริมาณฟลูออไรด์ (มิลลิกรัม) เฉลี่ยทุกวันบริโภคโซดาป๊อป (oz) และความถี่ toothbrushing ประจำวัน ความสัมพันธ์ spearman ได้ใช้ตรวจสอบความสัมพันธ์ bivariate ของปัจจัยเสี่ยงเหล่านี้อาจเหมือนกับนับผุ (d2-3fs) สำหรับอายุ 5 ปี อายุ 9 และอายุ 5-9 ที ตัวแปรที่มีความสัมพันธ์กับ p < 0.10 อยู่ในเชิงอรรถตาราง tables33 และ and4, 4 และถูกใช้ในขั้นตอน GEE ตัดออกย้อนหลังตาราง 3ตาราง 3ฟันระดับ GEE แบบจำลอง logistic สำหรับผุ (ไม่ใช่) โดยใช้วิธีตัดออกย้อนหลังตาราง 4ตาราง 4ฟันระดับลบทวินาม GEE แบบผุ d2-3fs นับและตัวแปร predictor สำคัญใช้ตัดออกย้อนหลังรุ่นสุดท้าย GEE สำหรับผุสถานะ/อุบัติการณ์ และการตรวจนับ/ทีรวมตัวแปรทั้งหมดที่ยังคง ร่วมกันอย่างมีนัยสำคัญ (p < 0.05), บวก hypoplasia และมีรายละเอียดในตาราง tables33 และ and4, 4 ตามลำดับ ข้อมูลระดับฟัน (n = 1,892) จำเป็นต้องชดเชยความสัมพันธ์ intrasubject และดังนั้น รูปแบบ multivariable ระดับฟันใช้วิธี GEE โลจิสติก GEE แบบจำลองคาดการณ์ผุ (ไม่ใช่) ที่อายุ 5 และ 9 และใด ๆ ใหม่ผุจากอายุ 5 ถึง 9 ถูกติดตั้งใช้ predictors เลือกดังกล่าว กับ hypoplasia และรุ่นสุดท้ายจะนำเสนอในตาราง table3.3 รุ่นถูกพัฒนาสำหรับมาตรการซ้ำ หรือจับกลุ่มข้อมูล หลังจากการควบคุมสำคัญจำนวนประตูแบบ เด็กยา hypoplasia มีความเสี่ยงสูงอย่างมีนัยสำคัญของผุ (ดู hypoplasia 'ระหว่างเรื่อง' ตัวแปร) ที่ทั้งสองอายุ 5 ปี (อัตราส่วนราคาต่อรอง หรือ = 7.56, p < 0.01) และอายุ 9 (หรือ = 5.16, p = 0.03), แต่ไม่เชื่อมโยงสำคัญกับอุบัติการณ์ผุ (หรือ = 1.02, p = 0.97) Hypoplasia ภายในเรื่องไม่เป็นปัจจัยในรูปแบบ ระบุว่า สำหรับหัวข้อกำหนด ความเสี่ยงสำหรับ hypoplastic และ nonhypoplastic ฟันผุที่ได้เปรียบซ้ำ-GEE รุ่นทวินามลบถูกสร้างการคาดการณ์จำนวนของผุ และเติมผิว (d2-3fs) ที่อายุ 5 อายุ 9 และอายุ 5 – 9 d2-3fs เพิ่ม (ตาราง (table4) .4) Hypoplasia ระหว่างเรื่องมีผู้ทายผลอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติสำหรับ d2-3fs ที่อายุ 5 ปี (ประเมินพารามิเตอร์ = 1.89, p < 0.01), อายุ 9 (ประเมินพารามิเตอร์ = 1.39, p < 0.01), และอายุ 5 – 9 ผุเพิ่ม (ประเมินพารามิเตอร์ =ถึง 1.28, p = 0.04) ภายในหัวข้อ มีการเพิ่มขึ้นอย่างมีนัยสำคัญใน d2 อายุ 5 – เกี่ยวข้องกับฟันอย่างมีระดับ hypoplasia 3fs (ประเมินพารามิเตอร์ = 1.46, p = 0.03) และอายุ 9 d2-3fs (ประเมินพารามิเตอร์ = 0.90, p = 0.03), แต่ไม่อายุ 5 – 9 d2-3fs เพิ่ม (ประเมินพารามิเตอร์ = 0.70, p = 0.19) เป็นที่น่าสังเกตว่า ทั้งหมด d2-3fs ประเมินได้สูง สำหรับเรื่องมี hypoplasia เพิ่มเติม และ สำหรับฟันอย่างมีระดับ hypoplasia ตลอดวิเคราะห์ ถึงแม้ว่าบางอย่างไม่ได้อย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ตารางที่ 2
ความสัมพันธ์ระหว่างทวิโรคฟันผุและเคลือบฟัน hypoplasia
ของฟันกรามสองหลักคัดกรองพยากรณ์ที่มีศักยภาพอื่นๆ ที่สำคัญในระดับผุ (ใช่ / ไม่ใช่ที่อายุ 5 อายุ 9 และอายุที่เพิ่มขึ้น 5-9) ที่ใช้ในการถดถอยโลจิสติกง่าย (ในระดับบุคคล ) และตรวจสอบความสัมพันธ์ของสองตัวแปรที่มีเพศอายุการเจ็บป่วยในวัยเด็กอายุครรภ์น้ำหนักแรกเกิด, ให้นมบุตร (<6 เดือนเทียบกับ≥6เดือน) SES (สามระดับ) ความเข้มข้นของฟลูออไรน้ำดื่มที่บ้านปริมาณฟลูออไรเฉลี่ยต่อวัน (มก.) โซดาเฉลี่ยต่อวันปริมาณป๊อป (ออนซ์) และความถี่ในการแปรงฟันทุกวัน ความสัมพันธ์สเปียร์แมนถูกนำมาใช้ในการตรวจสอบความสัมพันธ์ bivariate ของปัจจัยเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นเหล่านี้เหมือนกันมีจำนวนฟันผุ (d2-3fs) อายุ 5 อายุ 9 และอายุ 5-9 เพิ่มขึ้น ตัวแปรที่มีความสัมพันธ์กับ p <0.10 มีการระบุไว้ในเชิงอรรถตาราง tables33 และ and4,4 และถูกนำมาใช้ในขั้นตอนการกำจัด GEE ย้อนหลัง. ตารางที่ 3 ตารางที่ 3 ระดับฟันรุ่น GEE โลจิสติกสำหรับโรคฟันผุ (ใช่ / ไม่ใช่) โดยใช้ วิธีการกำจัดย้อนหลังตารางที่4 ตารางที่ 4 ระดับฟันทวินามเชิงลบรุ่น GEE ของการนับ d2-3fs โรคฟันผุและตัวแปรที่สำคัญที่ใช้ในการกำจัดย้อนหลังรอบชิงชนะเลิศรุ่นGEE การปรากฏโรคฟันผุ / อุบัติการณ์และนับ / เพิ่มขึ้นรวมตัวแปรทั้งหมดที่เหลืออยู่อย่างมีนัยสำคัญร่วมกัน (p < 0.05) บวก hypoplasia และมีรายละเอียดในตาราง tables33 และ and4,4 ตามลำดับ ข้อมูลระดับฟัน (n = 1892) ที่จำเป็นเพื่อชดเชยความสัมพันธ์ intrasubject และด้วยเหตุนี้ในรูปแบบหลายตัวแปรฟันระดับใช้วิธี GEE รุ่น GEE โลจิสติกการทำนายโรคฟันผุ (ใช่ / ไม่ใช่) เมื่ออายุ 5 และ 9 และโรคฟันผุใหม่ ๆ ตั้งแต่อายุ 5-9 ถูกติดตั้งโดยใช้พยากรณ์การคัดเลือกดังกล่าวข้างต้นพร้อมกับ hypoplasia และรูปแบบสุดท้ายที่จะถูกนำเสนอในตาราง table3.3 รุ่นที่ได้รับการพัฒนามาตรการซ้ำหรือข้อมูลคลัสเตอร์ หลังจากการควบคุมสำหรับตัวแปรที่สำคัญอื่น ๆ เด็กที่มี hypoplasia เคลือบมีความเสี่ยงที่สูงขึ้นอย่างมีนัยสำคัญของโรคฟันผุ (ดู 'ระหว่างเรื่อง' ตัวแปร hypoplasia) ที่อายุ 5 ทั้งสอง (อัตราส่วนราคาต่อรอง, OR = 7.56, p <0.01) และอายุ 9 ( OR = 5.16, p = 0.03) แต่ไม่มีความสัมพันธ์อย่างมีนัยสำคัญที่มีอุบัติการณ์โรคฟันผุ (OR = 1.02, p = 0.97) ภายในเรื่อง hypoplasia ไม่ได้เป็นปัจจัยสำคัญในการใด ๆ ของรุ่นที่ระบุว่าสำหรับเรื่องที่กำหนดความเสี่ยงสำหรับ hypoplastic และฟัน nonhypoplastic เป็นโรคฟันผุเทียบเคียง. มาตรการซ้ำทวินามเชิงลบรุ่น GEE ถูกสร้างขึ้นที่จะคาดการณ์จำนวนผุและ พื้นผิวที่เต็มไปด้วย (d2-3fs) ที่อายุ 5 อายุ 9 และเพิ่มอายุ 5-9 d2-3fs (ตาราง (table4) 0.4) ระหว่างเรื่อง hypoplasia เป็นปัจจัยบ่งชี้นัยสำคัญทางสถิติสำหรับ d2-3fs ที่ 5 อายุ (ประมาณการพารามิเตอร์ = 1.89, p <0.01) อายุ 9 (ประมาณการพารามิเตอร์ = 1.39, p <0.01) และอายุ 5-9 ฟันผุเพิ่มขึ้น (พารามิเตอร์ประมาณการ = 1.28, p = 0.04) ภายในอาสาสมัครมีการเพิ่มขึ้นอย่างมีนัยสำคัญในยุค 5 d2-3fs ที่เกี่ยวข้องกับการจัดแสดงนิทรรศการฟัน hypoplasia (ประมาณการพารามิเตอร์ = 1.46, p = 0.03) และอายุ 9 d2-3fs (ประมาณการพารามิเตอร์ = 0.90, p = 0.03) แต่ไม่อายุ 5 -9 เพิ่ม d2-3fs (ประมาณการพารามิเตอร์ = 0.70, p = 0.19) เป็นที่น่าสังเกตว่าการประมาณการ d2-3fs ทุกคนที่สูงขึ้นทั้งสำหรับวิชาที่มี hypoplasia มากขึ้นและสำหรับฟันแสดง hypoplasia ตลอดวิเคราะห์ถึงแม้ว่าบางคนไม่นัยสำคัญทางสถิติ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ตารางที่ 2โดยใช้ความสัมพันธ์ระหว่างการเกิดโรคฟันผุและเคลือบฟัน hypoplasia ของฟันกรามที่สองหลักการตรวจอื่น ๆที่มีศักยภาพที่สำคัญสำหรับการพยากรณ์ระดับ ( ใช่ / ไม่ใช่ที่อายุ 5 ปี อายุ 9 และอายุ 5 – 9 เดิม ) ใช้ถดถอยโลจิสติกแบบง่ายๆ ( ระดับบุคคล ) และตรวจสอบสมาคม เทียบกับ เพศ อายุ เด็กป่วย อายุครรภ์ น้ำหนักเกิด การเลี้ยงลูกด้วยนมแม่ ( < 6 เดือนกับ≥ 6 เดือน ) , SES ( 3 ระดับ ) , ความเข้มข้นของฟลูออไรด์ในบ้านดื่มน้ำ เฉลี่ยได้รับฟลูออไรด์ทุกวัน ( มิลลิกรัม ) เฉลี่ยรายวันป๊อปโซดาบริโภค ( ออนซ์ ) และความถี่ในการแปรงฟันทุกวัน มีคนเคยศึกษาโดยใช้สมาคมเดียวกันนี้ปัจจัยความเสี่ยงอาจเกิดขึ้นกับฟันนับ ( D2 ) 3fs ) อายุ 5 ปี อายุ 9 และอายุ 5 – 9 เพิ่มขึ้น . ตัวแปรที่มีความสัมพันธ์กับ P < 0.10 มีการระบุไว้ในหมายเหตุประกอบ​และตาราง tables33 ​ and4,4 และถูกใช้ในขั้นตอนการตัดให้ข้างหลังตารางที่ 3ตารางที่ 3ฟันระดับ Gee แบบ Logistic ฟันผุ ( ใช่ / ไม่ใช่ ) ใช้วิธีตัดข้างหลังตารางที่ 4 .ตารางที่ 4 .ระดับของฟันผุฟันลบแบบ Gee รุ่น D2 – 3fs นับและตัวแปรที่สำคัญการใช้ย้อนหลังรุ่นจีสุดท้ายสำหรับฟันผุมีอุบัติการณ์เพิ่มขึ้นนับ / รวมทุกตัวแปรที่ยังคงร่วมกันอย่างมีนัยสำคัญ ( p < 0.05 ) และ hypoplasia และมีรายละเอียดในรูปตารางและ​ tables33 ​ and4,4 ตามลำดับ ฟันระดับข้อมูล ( n = 1892 ) ต้องชดเชย intrasubject ) ดังนั้นระดับฟันแบบใช้วิธี multivariable เชอะ แบบจำลองทำนายการโลจิสติก Gee ( ใช่ / ไม่ใช่ ) อายุ 5 และ 9 และการใด ๆใหม่ ตั้งแต่อายุ 5 ถึง 9 ถูกติดตั้งโดยเลือกตัวแปรดังกล่าว พร้อมกับ hypoplasia และรุ่นสุดท้ายจะแสดงในตาราง​ table3.3 . รุ่นที่ถูกพัฒนาสำหรับการวัดซ้ำหรือการจัดกลุ่มข้อมูล หลังจากควบคุมตัวแปรทำนายที่สำคัญอื่น ๆ เด็กที่มีความเป็นขมิ้นกับปูนมีความเสี่ยงอย่างมีนัยสำคัญที่สูงขึ้นของโรคฟันผุ ( ดูระหว่างเรื่อง ' hypoplasia ตัวแปร ) ที่อายุ 5 ( Odds Ratio หรือ = 7.56 , p < 0.01 ) และอายุ 9 ปี ( OR = 5.16 , p = 0.03 ) แต่ไม่มีความสัมพันธ์กับโรคฟันผุอุบัติการณ์ ( OR = 1.02 , p = 0.97 ) ในวิชา hypoplasia ไม่ได้เป็นปัจจัยที่สำคัญในการใด ๆของรุ่น ที่ระบุว่า ให้ระบุเรื่องความเสี่ยงฟันผุและฟันที่ไม่พัฒนา nonhypoplastic ได้เทียบเท่าวัดซ้ำ ลบแบบ Gee โมเดลถูกสร้างเพื่อทำนายจำนวนผุเต็มพื้นผิว ( D2 ) 3fs ) อายุ 5 ปี อายุ 9 และอายุ 5 – 9 D2 – 3fs เพิ่ม ( ตาราง​ ( table4 ) 4 ) ระหว่างเรื่อง hypoplasia เป็นทำนายอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติสำหรับ D2 – 3fs อายุ 5 ( วิธีการประมาณค่าพารามิเตอร์ = 1.89 , p < 0.01 ) อายุ 9 ( วิธีการประมาณค่าพารามิเตอร์ = 1.39 , P < 0.01 ) และอายุ 5 – 9 ฟันผุเพิ่มขึ้น ( วิธีการประมาณค่าพารามิเตอร์ = 1.28 , p = 0.04 ) ภายในกลุ่มมีเพิ่มขึ้นอย่างมากในอายุ 5 D2 – 3fs เกี่ยวข้องกับฟัน ซึ่ง hypoplasia ( วิธีการประมาณค่าพารามิเตอร์ = 1.46 , p = 0.03 ) และอายุ 9 D2 – 3fs ( วิธีการประมาณค่าพารามิเตอร์ = 0.90 , p = 0.03 ) แต่ไม่อายุ 5 – 9 D2 – 3fs เพิ่ม ( วิธีการประมาณค่าพารามิเตอร์ = 0.70 , p = 0.19 ) มันเป็นน่าสังเกตว่า D2 – 3fs ประมาณการสูงขึ้น ทั้งวิชาที่มี hypoplasia มากขึ้นและฟัน ซึ่ง hypoplasia ตลอดการวิเคราะห์ ถึงแม้ว่าบางไม่มีนัยสำคัญทางสถิติ