Inequalities in Indigenous Oral Health: Findings from Australia, New Zealand, and Canada
Notice bibliographique
Résumé
The objective was to compare absolute differences in the prevalence of Indigenous-related inequalities in dental disease experience and self-rated oral health in Australia, Canada, and New Zealand. Data were sourced from national oral health surveys in Australia (2004 to 2006), Canada (2007 to 2009), and New Zealand (2009). Participants were aged ≥18 y. The authors measured age- and sex-adjusted inequalities by estimating absolute prevalence differences and their corresponding 95% confidence intervals (95% CIs). Clinical measures included the prevalence of untreated decayed teeth, missing teeth, and filled teeth; self-reported measures included the prevalence of “fair” or “poor” self-rated oral health. The overall pattern of Indigenous disadvantage was similar across all countries. The summary estimates for the adjusted prevalence differences were as follows: 16.5 (95% CI: 11.1 to 21.9) for decayed teeth (all countries combined), 18.2 (95% CI: 12.5 to 24.0) for missing teeth, 0.8 (95% CI: –1.9 to 3.5) for filled teeth, and 17.5 (95% CI: 11.3 to 23.6) for fair/poor self-rated oral health. The I 2 estimates were small for each outcome: 0.0% for decayed, missing, and filled teeth and 11.6% for fair/poor self-rated oral health. Irrespective of country, when compared with their non-Indigenous counterparts, Indigenous persons had more untreated dental caries and missing teeth, fewer teeth that had been restored (with the exception of Canada), and a higher proportion reporting fair/poor self-rated oral health. There were no discernible differences among the 3 countries.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».