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Enregistrement W2323942472 · doi:10.1158/1940-6207.prev-11-b20

Abstract B20: Access to dental service in an urban low-income community and its impact on oral cancer prevention

2011· article· en· W2323942472 sur OpenAlexaffabout
Keith Hau, Samson Ng, Yiping Liu, Christopher Zed, Doreen Littlejohn, Catherine F. Poh

Notice bibliographique

RevueCancer Prevention Research · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueDental Health and Care Utilization
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineFamily medicineCancerService (business)IncentiveDental insuranceEnvironmental healthGerontologyOral healthBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction: Vancouver's Downtown Eastside (DTES) community, one of poorest locales in Canada, has shown to be high-risk for oral mucosal abnormalities, including oral cancer. From our previous study, this community not only exposes to high-risk factors but has also high incidence of oral cancer: one oral cancer patient identified in 150 screened dental patients. This is much higher comparing to the rest of Canada and the US (1:10,000). Studies have shown that regular dental care is related to early-staged oral cancer detection. Traditionally dentistry is within the private health sector and access to dental service can be challenging to the DTES residents. Objective: 1) To determine the frequency of oral cancer risk behaviors; 2) To explore the available social assistant program to dental care; 3) To assess the dental care service utilization and its potential barriers in the DTES. Methods: To increase access, mobile screening clinics are set up at 3 main gathering locations: Vancouver Native Health Society (VNHS), Women's centre (WC) and LifeSkill's Centre (LC). Eligibility includes those of age 18 or over, reside in DTES at least for the past 3 months, and are able to sign a consent to participate. Using person-to-person interview, questionnaires for demographics, risk behaviors, perceived dental health status, available health care assistance programs, and dental care service utilization are used collect data. The oral health status is obtained through dental and oral mucosal examination by a dentist and an oral pathologist respectively. Each participant is given an incentive package as well as a five dollar honorarium after completion of questionnaire and screening. Results: A total of 106 participants were screened through 3 mobile clinics at each centre (VNHS: 40; WC: 44; LS: 22). Participants are more female (57%), middle-aged (average age, 48.3 years), Aboriginal (65%), low-income (annual income ≤12000, 71%), and less educated (≤ grade 12, 57%). Many are heavy smokers (20 or more pack-years, 32%), heavy drinkers (male ≥ 3 units or female ≥ 2 units daily, 57%), and have high-risk behavior vulnerable to the human papillomavirus infection (≥ 6 oral sex partners, 27%). Their host immunity is compromised by the prevalence of HIV (41%) and Hepatitis C viral (42%) infection. One in two participants has never heard of oral cancer. Among 106 screened, 20% show oral mucosal abnormalities, including infection (N=11), trauma (N = 7), and potential premalignant conditions requiring further investigation (N=3). The majority (71%) is under coverage of limited assistance from Federal (51%) and/or Provincial government (20%) but only half of the participants (49%) used any dental services within the past 12 months. This is much less comparing to the national level (74%). For those having social assistance in dental care, the main barriers are cost or ‘not enough insurance coverage’ (28%), and not the priority (9%). Conclusion: The pilot data show that this is a community at high-risk for oral cancer. Regular screening is essential. How to use existing limited resources and raising awareness of oral cancer are vital for oral cancer prevention in this high-risk community. Citation Information: Cancer Prev Res 2011;4(10 Suppl):B20.

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 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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,162
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,229
Tête enseignante GPT0,539
Écart entre enseignants0,309 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations0
Publié2011
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