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Enregistrement W1765371079 · doi:10.1111/jphd.12015

Emergency room visits for dental problems among working poor <scp>C</scp>anadians

2013· article· en· W1765371079 sur OpenAlexafffundabout
Chantel Ramraj, Carlos Quiñonez

Notice bibliographique

RevueJournal of Public Health Dentistry · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueDental Trauma and Treatments
Établissements canadiensPublic Health OntarioUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesHuman Resources and Skills Development CanadaUniversity of Toronto
Mots-clésMedicineTelephone interviewPopulationDental careLogistic regressionFamily medicineEmergency departmentTelephone surveyDental traumaDemographyDentistryEnvironmental healthPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: To explore the risk of visiting hospital emergency rooms (ERs) for dental problems not associated with trauma among a sample of working poor Canadians. METHODS: Data stem from a telephone survey administered between March and August 2007 of working poor Canadians aged 18-64 years. Logistic regressions were employed to determine the predictors of reporting a visit to an ER for dental problems not associated with trauma. RESULTS: Approximately 6.1 percent of the sample reported visiting an ER in the past for a dental problem not associated with trauma. Those who were publicly insured, reported poor oral health, experienced a bed day due to dental pain, had dependent children, were lone parents, had competing needs, a history of receiving welfare, a history of an inability to afford dental care, and a perceived need for dental treatment were all more likely to have reported an ER visit. When adjusting for all variables, having experienced a bed day due to dental pain and a history of an inability to afford dental care were the dominant predictors of this outcome. A higher but not significantly different prevalence of ER visits for dental problems was found among the working poor sample when compared with the general Canadian population (6.1 percent versus 5.4 percent, P > 0.05). CONCLUSIONS: Further research is needed in order to provide insight into the reasons why the working poor population is seeking dental care in hospital settings.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,053
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,132
Tête enseignante GPT0,408
Écart entre enseignants0,276 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations14
Publié2013
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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