The impact of integration of dental services on oral health in long‐term care: qualitative analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To qualitatively analyse how integration of dental service in long-term care (LTC) impacts residents and their oral health. BACKGROUND: Few studies have attempted to merge inductive and deductive data to clarify the significance of the complex psychosocial environment in LTC facilities. Understanding the subjective oral health experience of LTC residents in their social setting is key to uncovering behavioural patterns that may be limiting the oral care provided to LTC residents. MATERIALS AND METHODS: A cross-sectional study was performed involving 61 residents in three Ontario LTC facilities. Observations and reflective notes were recorded during open-ended interviews using a structured questionnaire to stimulate conversation topics. This ensured that each resident received the same prompting during the interview process. Inductive analysis was used to identify common patterns and themes within field notes and transcriptions. RESULTS: The major themes identified included oral hygiene, oral discomfort, general health, appearance, dental access, and denture related issues. Oral hygiene and discomfort were the dominating categories within the facilities. CONCLUSION: Two of the three LTC centres identified in this study failed to provide appropriate oral care for their residents. Future research needs to be directed at prospective studies assessing the effect of oral health education and mandatory dental examinations o entry within LTC centres utilising qualitative and quantitative analyses.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».