Oral pain and its covariates: findings of a Canadian population-based study.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To describe the prevalence of oral pain in Canada and to identify its covariates. METHODS: Data were derived from the 2007-2009 Canadian Health Measures Survey. Data were analyzed for a total of 5284 respondents (2558 males, 2726 females) aged 6-79 years. The outcome variable was self-reported pain in the mouth in the past 12 months. Bivariate and multivariate analyses were used to investigate the relationship between oral pain and 4 sets of covariates: socio-demographic factors, dental service utilization, oral health behaviours and clinical oral health. RESULTS: Oral pain in the past 12 months was reported by 11.7% of respondents. Oral pain was slightly, but not significantly, more prevalent among females than males (13.6% vs. 10.0%). The lowest and highest prevalence of oral pain were reported by children and young adults, respectively. Multivariate analyses suggested that oral pain was significantly more prevalent among adolescents and adults, those in the lowest income groups, those who avoided a dental professional because of the cost and those with untreated decayed teeth. CONCLUSION: Canadians with financial barriers to accessing dental care and those with untreated dental decay were at risk of having dental pain. These findings have important implications for the provision of dental care in Canada.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».