Anxiety and anger of homeless people coping with dental care
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To reveal and describe from open-ended interviews how homeless people in Vancouver interpret, appraise and cope with dental care. METHODS: Audio-recorded interviews with 25 homeless people (18 men and 7 women; age range: 25-64 years), purposefully selected for a range of experiences, were transcribed and analysed inductively. The process of interpretive description drawing from the Behavioral Model for Vulnerable Populations and Lazarus's Theory of Emotions identified how participants appraised and coped with dental care. RESULTS: Four dominant themes emerged: barriers to care; service use; opinions on dental health; and improving dental services. Participants were anxious about the cost of dentistry and fearful of dentists. They got emergency dental care with difficulty, usually in hospital emergency departments although mostly they preferred self-treatment. They acknowledged the importance of dental health but felt stigmatized by their homelessness and visibly unhealthy mouths. They wanted accessible dental services with financial assistance from government, more widespread information about community dental clinics, and, notably among the Indigenous participants, less humiliating discrimination from dentists. CONCLUSIONS: Homeless people have difficulty coping with dental care. They believe that dentistry is frightening, humiliating and expensive, and governments are neither sympathetic to their disability nor willing to provide helpful information about community dental clinics or sufficient dental benefits for their needs.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».