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Enregistrement W2084433392 · doi:10.1111/j.1600-0722.2009.00643.x

Dentists’ experience with low‐income patients benefiting from a public insurance program

2009· article· en· W2084433392 sur OpenAlexafffund
Estelle Pegon-Machat, Stéphanie Tubert‐Jeannin, Christine Loignon, Adaira Landry, Christophe Bedos

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal Of Oral Sciences · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueDental Health and Care Utilization
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesMcGill University
Mots-clésLow incomePublic health insuranceBusinessHealth insuranceMedicineEnvironmental healthDentistryDemographic economicsEconomic growthEconomicsHealth care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

France has a system of public coverage that guarantees low-income earners full payment of basic dental health costs. In spite of this coverage and major needs for care, deprived populations have lower access to dental care. The aim of this qualitative study was to explore dentists' experience with low-income patients benefiting from the French universal healthcare coverage system. This study is based on 17 one-on-one semistructured interviews carried out with French private dentists. Dentists distinguished two categories of low-income patients: 'good patients', described as being regular attenders; and 'bad patients', whose main characteristic is irregular attendance. Dentists explained that they have difficulties in dealing with patients who do not keep their appointments. First, dentists feel that they fail in conducting their mission of being a care provider (therapeutic failure). The absence of the patient is also seen as a lack of recognition (relationship failure). Furthermore, dentists do not earn money when patients miss their appointments (financial failure). In this context, many dentists feel discouraged and powerless (personal failure). Moreover, dentists do not understand why patients renounce the dental-care opportunities offered under the system of public coverage (failure of the system). Dentists who repeatedly experience failures related to irregular attendance tend to adopt exclusion strategies.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0070,004
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,282 · 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

Citations30
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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