Influence of the Socio-Economic Context on Self-Reported Gingival Bleeding in Individuals of Ethnic Minority Groups: A Multilevel Analysis
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: To evaluate the influence of the socio-economic context on self-reported gingival bleeding (SRGB) in individuals of ethnic minority groups (IEG). METHODS: Data from the 2007 National Public Health Survey in Colombia were collected. A multiple-stage stratified sampling was used. Data from 34.843 subjects were collected through interviews. The influence of socio-economic factors on SRGB in IEG was investigated with logistic and multilevel regression analyses. RESULTS: Out of 34.843 subjects studied, a total of 6.440 individuals were members of ethnic minority groups. SRGB was observed in approximately 5% of IEG. There was a significant difference between IEG and subjects of the rest of the sample (28.403 subjects) regarding SRGB, elementary and high school education, Gross Domestic Product (GDP), Human Development Index (HDI) and Unmet Basic Needs Index (UBNI) disfavouring IEG (P<0.05). The logistic model showed that SRGB was associated with IEG (P<0.001). This association persisted after controlling for confounders. A total of 33 Colombian states (level 2) and 6.440 members (level 1) of ethnic minority groups were included in the multilevel analisys; this model showed that the variance on SRGB was statistically significant at level 1 and 2. However, the variation at IEG level (35%) was smaller than the variation between states (65%) in the multilevel multivariate model. CONCLUSIONS: SRGB was higher in IEG. Also, GDP, HDI and UBNI were unfavourable factors in the members of ethnic minority groups. Considering these detriment factors and the higher variation between states, this study suggests that socio-economic context affects significantly SRGB in IEG.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».