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Enregistrement W1678636668 · doi:10.1111/j.1741-2358.2011.00568.x

Discussions on oral health care among elderly Chinese immigrants in Melbourne and Vancouver

2012· article· en· W1678636668 sur OpenAlexafffundabout
Michael I. MacEntee, Sabrina T. Wong, Asuman Kiyak, Victor Minichiello, Iris Chi, Edward CM Lo

Notice bibliographique

RevueGerodontology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueDental Health and Care Utilization
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity of British Columbia Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineImmigrationGerontologyOral healthFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: This study explored how elderly Chinese immigrants value and relate to how acculturation influences oral health and subsequent service use. METHODS: Elders who had immigrated to Melbourne and Vancouver within the previous 15 years were recruited from local community centres and assigned to focus groups of 5-7 participants in Vancouver (4 groups) or Melbourne (5 groups). RESULTS: Following an iterative process of thematic analysis, the discussions revealed that immigrants care about the comfort and appearance of their teeth, and they value Western dentistry as a supplement to traditional remedies, but they have difficulty getting culturally sensitive information about oral health care. Accessing dentistry, they explained, is distressing because of language problems and financial costs that impose on their children. Consequently, many immigrants obtain dental treatment in China when they return for occasional visits. They felt that separation of dentistry from national health care programmes in Canada and Australia disregards natural links between oral health and general health. CONCLUSIONS: The similarity of concerns in both cities suggests that dissemination of information and availability of services are the important themes influencing oral health, and that, beliefs developed over a lifetime play an important role in interpreting oral health in the host country.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,708
Score d'incertitude au seuil0,581

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0090,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,318 · 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'étudeQualitatif
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

Citations31
Publié2012
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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