Improving Oral Health in a Developing Nation: Possible Interventions to the Reduce the Burden of Suffering due to Caries in Haiti
Notice bibliographique
Résumé
Haiti is currently the poorest country in the western hemisphere. As such, the Haitian healthcare system is grossly underfunded and indicators such as life expectancy infant mortality are among the worst in the world. The people of Haiti also suffer from a high rate of dental caries (also known as cavities, or dental decay); more than 50% of children are affected by it and very few receive treatment. This is a highly prevalent disease that is both preventable and manageable in more developed nations. Strategies already exist whereby a large proportion of caries can be prevented and treated in Haiti-they have been tried and tested in other countries. Specifically, I recommend that immediate efforts to improve oral health in Haiti focus on fluoridation of table salt and establishment of supervised brushing programs in elementary schools across the nation. As a supplement to these public health prevention strategies, it is also recommended that serious consideration be given to establishing schools to train local dental hygienists, and stemming the flow of newly educated dentists from leaving the country and providing incentives to allow greater access to dental care in outlying regions. This will require the allocation of funding to provide employment opportunities for young dentists as well as forging new partnerships (and strengthening any already in existence) between Haiti's dental schools and their American or Canadian counterparts. It is my belief that the recommendations given here are supported by existing literature and expert opinion; it is hoped that this paper may serve as a basis for further study and funding of new initiatives to evaluate potential for large-scale implementation.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».