Impact of public dental care spending and insurance coverage on utilization disparities among Canadian jurisdictions
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To investigate the role of public dental care spending and insurance coverage on dental services utilization disparities among different Canadian jurisdictions. METHODS: We utilized Canadian Institute for Health Information provincial/territorial per capita estimates for public dental care expenditure, public information on legislated dental care programs, and oral health data from the 2007-2008 Canadian Community Health Survey to make inferences regarding the relationship between dentist visits in the past 12 months and self-perceived oral health. We performed descriptive statistics and binary logistic regression analysis to determine the relationship between dentist visits and self-perceived oral health status at the provincial/territorial level and on stratified data based on three age groups - children (12-17 years), adults (18-64 years), and seniors (65 years and older). RESULTS: Overall, the presence of the "inverse care law" in dental care at the provincial/territorial level was evident. However, in the Canadian territories, which had the highest per capita public dental care expenditure, individuals with poor oral health had the highest odds of visiting a dentist compared with other jurisdictions. In jurisdictions with public dental care programs for children and/or seniors, children and seniors with poor oral health were more likely to visit dentists. CONCLUSIONS: Jurisdictions with more public spending and greater population coverage for dental care appear to better cater to those with the highest oral health care 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 | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».