Zobrazeno 1 - 10
of 79
pro vyhledávání: '"J.K. Knorst"'
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
Knorst, J K, Brondani, B, Vettore, M V, Hesse, D, Mendes, F M & Ardenghi, T M 2022, ' Pathways between Social Capital and Oral Health from Childhood to Adolescence ', Journal of Dental Research, vol. 101, no. 10, pp. 1155-1164 . https://doi.org/10.1177/00220345221094510
Journal of Dental Research
Journal of Dental Research, 101(10), 1155-1164. SAGE Publications Inc.
Journal of Dental Research
Journal of Dental Research, 101(10), 1155-1164. SAGE Publications Inc.
Author's accepted manuscript This study aimed to evaluate the theoretical pathways by which social capital can influence dental caries and oral health–related quality of life (OHRQoL) of children over time. This 10-y prospective cohort started in 2
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
L. Toledo Reyes, J.K. Knorst, F.R. Ortiz, B. Brondani, B. Emmanuelli, R. Saraiva Guedes, F.M. Mendes, T.M. Ardenghi
Publikováno v:
Journal of Dental Research. :002203452311705
We aimed to develop and validate caries prognosis models in primary and permanent teeth after 2 and 10 y of follow-up through a machine learning (ML) approach, using predictors collected in early childhood. Data from a 10-y prospective cohort study c
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.