2021
DOI: 10.35556/idr-2021-4(97)21-23
|View full text |Cite
|
Sign up to set email alerts
|

Regional and age-related features of the prevalence and structure of dental anomalies in children of the Krasnodar region

Abstract: The purpose of this work was to study the regional and age-related features of the prevalence and structure of dental anomalies in children living in various territories of the Krasnodar region. The study was conducted on the basis of studying the archives of medical records (n=1000) of the territories of 1) Absheronsk and Krylovskaya; 2) Anapa and Novorossiysk; 3) Krasnodar. Medical records of children of the age period of early replacement bite (1st grade), late replacement bite (2nd grade) and permane… Show more

Help me understand this report

Search citation statements

Order By: Relevance

Paper Sections

Select...
1

Citation Types

0
0
0
1

Year Published

2023
2023
2023
2023

Publication Types

Select...
2

Relationship

0
2

Authors

Journals

citations
Cited by 2 publications
(1 citation statement)
references
References 0 publications
0
0
0
1
Order By: Relevance
“…Прогнозирование развития ЗЧС у детей представляет собой актуальную медико-социальную проблему, поскольку наличие прогноза развития ЗЧС у детей с ЗЧА позволит повысить эффективность вторичной профилактики тяжелых ЗЧА. Как показывают данные эпидемиологических исследований, в России с возрастом наблюдается как рост распространенности ЗЧА: 1-3 года -33%; 4-6 лет -56-71%; 7-15 лет -65-89% [1], так и рост их тяжести [2][3][4]. Для построения прогностических моделей в медицине хорошо себя зарекомендовали методы машинного обучения.…”
Section: актуальностьunclassified
“…Прогнозирование развития ЗЧС у детей представляет собой актуальную медико-социальную проблему, поскольку наличие прогноза развития ЗЧС у детей с ЗЧА позволит повысить эффективность вторичной профилактики тяжелых ЗЧА. Как показывают данные эпидемиологических исследований, в России с возрастом наблюдается как рост распространенности ЗЧА: 1-3 года -33%; 4-6 лет -56-71%; 7-15 лет -65-89% [1], так и рост их тяжести [2][3][4]. Для построения прогностических моделей в медицине хорошо себя зарекомендовали методы машинного обучения.…”
Section: актуальностьunclassified