Differences Among Older Adults in the Types of Dental Services Used in the United States
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this article is to explore differences in the socioeconomic, demographic characteristics of older adults in the United States with respect to their use of different types of dental care services. The 2008 Health and Retirement Study (HRS) collected information about patterns of dental care use and oral health from individuals aged 55 years and older in the United States. We analyze these data and explore patterns of service use by key characteristics before modeling the relationship between service use type and those characteristics. The most commonly used service category was fillings, inlays, or bonding, reported by 43.6% of those with any utilization. Just over one third of those with any utilization reported a visit for a crown, implant, or prosthesis, and one quarter reported a gum treatment or tooth extraction. The strongest consistent predictors of use type are denture, dentate, and oral health status along with dental insurance coverage and wealth. Our results provide insights into the need for public policies to address inequalities in access to dental services among an older US population. Our findings show that lower income, less wealthy elderly with poor oral health are more likely to not use any dental services rather than using only preventive dental care, and that cost prevents most non-users who say they need dental care from going to the dentist. These results suggest a serious access problem and one that ultimately produces even worse oral health and expensive major procedures for this population in the future.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».