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Enregistrement W2139589298 · doi:10.5539/ijef.v6n9p73

Demand and Burden of Dental Care in Canadian Households

2014· article· en· W2139589298 sur OpenAlexaffvenueabout
Mustafa Andkhoie, Eleonora Pandovska-Pelivanova, S. Joel Emmanuel, Faisal Lateef, Michael Szafron, Marwa Farag

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Economics and Finance · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueDental Health and Care Utilization
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDental careOddsPrice elasticity of demandIncome elasticity of demandDemographic economicsDemographyEconomicsMedicineEnvironmental healthLabour economicsLogistic regressionDentistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper examines factors associated with dental care spending in Canada employing through three models; the first model estimates the income elasticity of demand for dental care and the other two models estimate the share of total household income spent on dental care. The income elasticity of Canadian households in 2009 with respect to out-of-pocket dental care spending was 0.146 (p-value<0.001). The lowest income quintile had the highest odds for spending $0 on dental care, which could indicate not using dental care or having full coverage. However, when these households did spend on dental care, they were most likely to have a higher burden of dental expenditure as a share of household income. Having private health insurance is associated with an increase in the demand for dental care but it also reduces the likelihood of the households having a higher burden of dental expenditures as a share of household income. Older adults (65 years or older), compared to young adults (aged 29 years or less) are most likely to spend on dental care and most likely to be in the higher burden category (RRR 2.55 compared to lower burden category, p-value < 0.001). This study found significant interprovincial variation; Yukon, Northwest Territories, Nunavut and Alberta households were found to spend the most on dental care when compared to the rest of the provinces.

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)0,001
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 enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,262

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,239 · 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

Citations5
Publié2014
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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