Towards an understanding of the structural determinants of oral health inequalities: A comparative analysis between Canada and the United States
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To compare the magnitude of, and contributors to, income-related inequalities in oral health outcomes within and between Canada and the United States over time. METHODS: The concentration index was used to estimate income-related inequalities in three oral health outcomes from the Nutrition Canada National Survey 1970-1972, Canadian Health Measures Survey 2007-2009, Health and Nutrition Examination Survey I 1971-1974, and National Health and Nutrition Examination Survey 2007-2008. Concentration indices were decomposed to determine the contribution of demographic and socioeconomic factors to oral health inequalities. RESULTS: Our estimates show that over time in both countries, inequalities in decayed teeth and edentulism were concentrated among the poor and inequalities in filled teeth were concentrated among the rich. Over time, inequalities in decayed teeth increased and decreased for measures of filled teeth and edentulism in both countries. Inequalities were higher in the United States compared to Canada for filled and decayed teeth outcomes. Socioeconomic characteristics (education, income) contributed greater to inequalities than demographic characteristics (age, sex). As well, income contributed more to inequalities in recent surveys in both Canada and the United States. CONCLUSIONS: Inequalities in oral health have persisted over the past 35 years in Canada and the United States, and are associated with age, sex, education, and income and have varied over time.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».