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Enregistrement W2032614796 · doi:10.1186/1472-6831-14-78

The potential oral health impact of cost barriers to dental care: findings from a Canadian population-based study

2014· article· en· W2032614796 sur OpenAlexafffundabout
B. Thompson, Peter Cooney, Herenia P. Lawrence, Vahid Ravaghi, Carlos Quiñonez

Notice bibliographique

RevueBMC Oral Health · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueDental Health and Care Utilization
Établissements canadiensMcGill UniversityPublic Health Agency of CanadaPublic Health OntarioUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesGovernment of Ontario
Mots-clésMedicineOral and maxillofacial surgeryHealth careOral healthLogistic regressionEnvironmental healthFamily medicinePopulationDental insuranceDental carePopulation healthHealth economicsMEDLINEPublic healthDentistryNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Prior to the 2007/09 Canadian Health Measures Survey, there was no nationally representative clinical data on the oral health of Canadians experiencing cost barriers to dental care. The aim of this study was to determine the oral health status and dental treatment needs of Canadians reporting cost barriers to dental care. METHODS: A secondary data analysis of the 2007/09 Canadian Health Measures Survey was undertaken using a sample of 5,586 Canadians aged 6 to 79. Chi square tests were conducted to test the association between reporting cost barriers to care and oral health outcomes. Logistic regressions were conducted to identify predictors of reporting cost barriers. RESULTS: Individuals who reported cost barriers to dental care had poorer oral health and more treatment needs compared to their counterparts. CONCLUSIONS: Avoiding dental care and/or foregoing recommended treatment because of cost may contribute to poor oral health. This study substantiates the potential likelihood of progressive dental problems caused by an inability to treat existing conditions due to financial barriers.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,135

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,006
Études des sciences et des technologies0,0050,001
Communication savante0,0020,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,338 · 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'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

Citations65
Publié2014
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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