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Enregistrement W1542375990 · doi:10.1111/j.1601-5037.2010.00463.x

Disability days in Canada associated with dental problems: a pilot study

2010· article· en· W1542375990 sur OpenAlexaffabout
Carlos Quiñonez, Rafael Figueiredo, David Locker

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Dental Hygiene · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueDental Health and Care Utilization
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineLogistic regressionDental careDental insuranceDescriptive statisticsDemographyBivariate analysisTelephone surveyTelephone interviewFamily medicineGerontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The aim of this study was to explore disability days, or bed days and cut-down days, associated with dental problems in Canada. METHODS: Data were collected through a national telephone interview survey of 1005 Canadians aged 18 years and over using random digit dialling. Participants were asked to enumerate the number of disability days associated with dental problems in the previous 2-week period. Descriptive and bivariate logistic regression analyses were undertaken. RESULTS: In the previous 2-week period, 33 people, or 3.3% of the sample, reported spending a day in bed because of a dental problem. Of these, 22 people also reported having to cut down on their normal activity because of the dental problem. It appears that younger age groups, those with the lowest incomes, college educations, no dental insurance, oral pain and a history of visiting a hospital emergency room for a dental problem, were all more likely to report a dental disability day. CONCLUSIONS: These data demonstrate the potential economic impacts of dental problems in Canada, yet they must be interpreted with caution because of the very low prevalence of the main outcome measure, the potential for selection bias and the relative inconsistency with existing historical estimates.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,127

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,272 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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