Assessing the oral health of an ageing population: methods, challenges and predictors of survey participation
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To examine predictors of participation and to describe the methodological considerations of conducting a two-stage population-based oral health survey. METHODS: An observational, cross-sectional survey (telephone interview and clinical oral examination) of community-dwelling adults aged 45-64 and ≥65 living in Nova Scotia, Canada was conducted. RESULTS: The survey response rate was 21% for the interview and 13.5% for the examination. A total of 1141 participants completed one or both components of the survey. Both age groups had higher levels of education than the target population; the age 45-64 sample also had a higher proportion of females and lower levels of employment than the target population. Completers (participants who completed interview and examination) were compared with partial completers (who completed only the interview), and stepwise logistic regression was performed to examine predictors of completion. Identified predictors were as follows: not working, post-secondary education and frequent dental visits. CONCLUSION: Recruitment, communications and logistics present challenges in conducting a province-wide survey. Identification of employment, education and dental visit frequency as predictors of survey participation provide insight into possible non-response bias and suggest potential for underestimation of oral disease prevalence in this and similar surveys. This potential must be considered in analysis and in future recruitment strategies.
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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 | 0,045 | 0,056 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».