New Analytical Tools for Evaluating Dental Care Systems - Results for Germany and Selected Highly Developed Countries.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To propose new analytical tools that facilitate the obtention of quantifiable results for evaluating different dental care systems. METHODS: The paper describes the construction of a composite indicator that measures dental health on a population basis in one overall indicator, the Dental Health Index (DHI). If the DHI is combined with a Dental Care Cost Index, an efficiency index (EI) can be created. RESULTS: The use of these new instruments for analysing different dental care systems reveals that the Swedish and Danish populations enjoy the best dental health status, followed by US, Japanese, Australian and Canadian citizens. Germany ranks in the middle, while the Dutch and Finnish populations enjoy a lesser degree of dental health. Advanced dental health can be achieved in any oral healthcare system, irrespective of the underlying cost-sharing and funding structures. As a benchmark for industrialised countries, cost levels for dental care between 0.5% and 0.7% of GDP, seem to be the international norm. A population's dental status is determined by the degree to which preventive and tooth-preserving treatment approaches are practised, also amongst adults. CONCLUSION: The new instruments broaden the diagnostic possibilities for investigating different dental care systems. The greater the degree to which preventive and tooth-preserving treatment methods for the entire population are incorporated in daily clinical practice, the faster and better such systems progress and perform in terms of efficacy and efficiency.
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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 | 0,010 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,012 |
| 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) | 0,003 | 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 ».