Do socio-economic disparities in dental treatment needs exist in Lithuanian adolescents?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To explore disparities in needs for dental treatment which arise from individual and area-based socio-economic determinants. RESEARCH DESIGN: A cross-sectional study conducted in 22 randomly selected Lithuanian areas. SETTING: In each of the pre-selected areas, one secondary school was randomly chosen. PARTICIPANTS: A total of 885 15-16-year-olds participated. Outcome measures. Dental treatment need was evaluated following the WHO guidelines and aQuantitative Summative Dental Treatment Needs Index (QSDTNI) was used to calculate the total burden of needs. The information about socio-economical determinants was obtained from a structured questionnaire and national statistics database. Individual socio-economic status (SES) measures were: parents' occupation, family structure, family income and affordability to have holiday used as a proxy measure for income. The area-based SES estimates were: unemployment, average household income, educational attainment, natural increase/decrease of population in an area and net migration rate. Data was analyzed by bivariate and multivariate analyses. RESULTS: None of significant bivariate associations between individual socio-economic variables and the QSDTNI were detected. Among area-based variables natural increase/decrease of population in an area and net migration rate were significantly related to the QSDTNI. Two individual and two area-based factors were extracted and introduced into Linear Multiple Regression Analysis (LMR). The LMR model was significant, but only one factor, i.e. area demographics, significantly contributed to this model. CONCLUSION: There are no clear social disparities in dental treatment needs in Lithuanian adolescents.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».