The Community Dental Facilitator Project: Reducing Barriers to Dental Care
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: This report describes an initiative developed and implemented by a low-income, urban, Canadian community to respond to their children's dental problems. METHODS: The first strategy pursued by the community was the development of the Community Dental Facilitator Project. This project facilitated children's access to existing government funding for dental treatment, and subsequently facilitated access to treatment at local dental offices. Children in need of treatment were identified by a school dental screening. The facilitation work was done by three lay workers hired from within the community who represented the community's predominant ethnic groups. RESULTS: Parents revealed that barriers to dental care in local dental offices were lack of information about funding programs, language, inflexible work situation, and mistrust of bureaucracy. By the project's end, with the assistance of the facilitators, a significantly increased number of children had been enrolled for government dental benefits (P<.001). In addition to the 123 children identified at the screening as needing treatment, another 30 children "self-referred" to the program. At the end of the project's original funding period, dental appointments had been made for 68 children: 60 (48.8%) of the "screened" group, 8 (26.7%) of the "self-referred" group. One-year telephone follow-up to parents of the screened children revealed that 42 of 59 (71.1%) had completed treatment. CONCLUSIONS: Barriers to dental care for low-income children go beyond economics. A community facilitation model can improve low-income children's access to existing dental services and may reduce the barriers to care for some children requiring treatment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».