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Enregistrement W2098583522 · doi:10.1111/j.1600-0528.2008.00438.x

Public policy and the market for dental services

2008· review· en· W2098583522 sur OpenAlex
James L. Leake, Stephen Birch

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueCommunity Dentistry And Oral Epidemiology · 2008
Typereview
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueDental Health and Care Utilization
Établissements canadiensMcMaster UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSubsidyMedicinePublic economicsHealth careGovernment (linguistics)Public policyReimbursementDental insurancePublic healthHealth policyDental careInequalityEconomic growthEconomicsFamily medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Social inequality in access to oral health care is a feature of countries with predominantly privately funded markets for dental services. Private markets for health care have inherent inefficiencies whereby sick and poor people have restricted access compared to their healthy and more affluent compatriots. In the future, access to dental care may worsen as trends in demography, disease and development come to bear on national oral healthcare systems. However, increasing public subsidies for the poor may not increase their access unless availability issues are resolved. Further, increasing public funding runs counter to policies that feature less government involvement in the economy, tax policy on private insurance premiums, tax reductions and, in some instances, free-trade agreements. We discuss these issues and provide international examples to illustrate the consequences of the differing public policies in oral health care. Subsidization of the poor by inclusion of dental care in social health insurance models appears to offer the most potential for equitable access. We further suggest that nations need to develop national systems capable of the surveillance of disease and human resources, and of the monitoring of appropriateness and efficiency of their oral healthcare delivery systems.

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.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,966
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,174
Tête enseignante GPT0,442
Écart entre enseignants0,268 · 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