Transnational dental care among Canadian immigrants
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study examines predictors of transnational dental care utilization, or the use of dental care across national borders, over a 4-year period among immigrants to Canada. METHODS: Data from the Longitudinal Survey of Immigrants to Canada (LSIC, 2001-2005) were used. Sampling and bootstrap weights were applied to make the data nationally representative. Bivariate and multiple logistic regression analyses were applied to identify factors associated with immigrants' transnational dental care utilization. RESULTS: Approximately 13% of immigrants received dental care outside Canada over a period of 4 years. Immigrants lacking dental insurance (OR = 2.05; 95% CI: 1.55-2.70), those reporting dental problems (OR = 1.45; 95% CI: 1.12-1.88), who were female (OR = 1.59; 95% CI: 1.22-2.08), aged ≥ 50 years (OR = 2.30; 95% CI: 1.45-3.64), and who were always unemployed (OR = 1.70; 95% CI: 1.20-2.39) were more likely to report transnational dental care utilization. History of social assistance was inversely correlated with the use of dental services outside Canada (OR = 0.48; 95% CI: 0.30-0.83). CONCLUSIONS: It is estimated that roughly 11 500 immigrants have used dental care outside Canada over a 4-year period. Although transnational dental care utilization may serve as an individual solution for immigrants' initial barriers to accessing dental care, it demonstrates weaknesses to in-country efforts at providing publicly funded dental care to socially marginalized groups. Policy reforms should be enacted to expand dental care coverage among adult immigrants.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».