Oral health status and possible explanatory factors of an inner-city low-income community
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/PURPOSE: Individuals with low income bear a number of health challenges to healthcare services. Vancouver's Downtown Eastside (DTES) is known to be a low-income community in a metropolitan city. Because it is difficult to reach, the oral health (OH) status of these residents is unknown. The objectives of this study are (1) to design a tool and strategy to collect OH information in a low-income community, (2) to characterize the OH status and related factors among low-income adults, and (3) to identify the explanatory factors for their OH status. MATERIALS AND METHODS: Mobile screening clinics were established in the gathering centers of the DTES, and those of 19 years of age or older were recruited. Data were collected through survey interviews and clinical examinations. Potential explanatory factors were investigated by regression analysis. RESULTS: = 306), on average, 3.8 decayed, 8.6 missing, 4.9 filled teeth, and a care index of 41.5% were observed. Social factors (barriers to care and length of DTES residence), dental hygiene (brushing/flossing), and personal (hepatitis C virus infection/methadone usage) factors contributed to their care index level. CONCLUSION: This is the first time that comprehensive information regarding OH status has been collected from a low-income, inner-city community in Canada. Further investigations in the challenges and needs in accessing dental care may develop solutions for better OH in similar communities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».