Global Oral Health Inequalities
Notice bibliographique
Résumé
The birth prevalence of orofacial clefts, one of the most common congenital anomalies, is approximately one in 700 live births, but varies with geography, ethnicity, and socio-economic status. There is a variation in infant mortality and access to care both between and within countries, so some clefts remain unrepaired into adulthood. Quality of care also varies, and even among repaired clefts there is residual deformity and morbidity that significantly affects some children. The two major issues in attempts to address these inequalities are (a) etiology/possibilities for prevention and (b) management and quality of care. For prevention, collaborative research efforts are required in developing countries, in line with the WHO approach to implement the recommendations of the 2008 Millennium Development Goals (www.un.org/millenniumgoals). This includes the "common risk factor" approach, which analyzes biological and social determinants of health alongside other chronic health problems such as diabetes and obesity, as outlined in the Marmot Health inequalities review (2008) (www.ucl.ac.uk/gheg/marmotreview). Simultaneously, orofacial cleft research should involve clinical researchers to identify inequalities in access to treatment and identify the best interventions for minimizing mortality and residual deformity. The future research agenda also requires engagement with implementation science to get research findings into practice.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,024 | 0,001 |
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.
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 ».