Providing care to people on social assistance: how dentists in Montreal, Canada, respond to organisational, biomedical, and financial challenges
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Dentists report facing difficulties and experiencing frustrations with people on social assistance, one of the social groups with the most dental needs. Scientists ignore how they deal with these difficulties and whether they are able to overcome them. Our objective was to understand how dentists deal with critical issues encountered with people on social assistance. METHODS: We conducted in-depth, semi-structured interviews with 33 dentists practicing in Montreal, Canada. The interview guides included questions on dentists' experiences with people on social assistance and potential strategies developed for this group of people. Analyses consisted of interview debriefing, transcript coding, and data interpretation. RESULTS: Dentists described strategies to resolve three critical issues: missed appointments (organisational issue); difficulty in performing non-covered treatments (biomedical issue); and low government fees (financial issue). With respect to missed appointments, dentists developed strategies to maximise attendance, such as motivating their patients, and to minimise the impact of non-attendance, like booking two people at the same time. With respect to biomedical and financial issues, dentists did not find any satisfactory solutions and considered that it was the government's duty to resolve them. Overall, dentists seem reluctant to exclude people on social assistance but develop solutions that may discriminate against them. CONCLUSIONS: The efforts and failures experienced by dentists with people on social assistance should encourage us to rethink how dental services are provided and financed.
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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 | 0,007 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,031 | 0,013 |
| Communication savante | 0,008 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».