What explains socioeconomic inequality in dental caries among school children in west of Iran? A Blinder-Oaxaca decomposition
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIM: Dental caries among children is considered as a main public health concern in most of the countries over world and its prevalence is widespread in low-income countries like Iran. The aim of this study was to measure socioeconomic-related inequality in poor decayed, missing, filled (DMF) index and identify the determinants among school children in west of Iran. METHODS: A survey was carried out among school children aged 12 to 15 years in Kermanshah City, Iran, in 2018, to collect data on dental caries, demographic characteristics, and socioeconomic status (SES). A total of 1457 students were included in the analysis of this cross-sectional study. Logistic regression analysis examined the association of poor DMF index with the socioeconomic and behavioral determinants. We used the relative index of inequality (RII) and the slope index of inequality (SII) to measure wealth-related inequality in poor DMF index. The Blinder-Oaxaca (BO) decomposition technique was also employed to identify the factors of the difference in poor DMF prevalence between the poorest and the richest groups. RESULTS: The overall and age-adjusted prevalence of poor DMF index was 36.92% [95% confidence interval (CI): 34.48-39.43] and 37.32% (95% CI: 34.64-40.08), respectively. The SII and RII indicated that the poor DMF index was mainly prevalent among poorer children. The absolute gap (%) in the incidence of poor DMF index between children from the richest and the poorest groups was 22.50. The BO results showed that the most important factors affecting the difference in poor DMF index were mother’s education (18.23%), being girl (6.12%), and visit to dentist (2.93%). CONCLUSION: There was a significant pro-rich distribution of poor DMF index among school children in the capital of Kermanshah Province. Interventions aimed at increasing mother’s education and good oral health behavior among poorer children could contribute to decline of the difference in poor DMF index between the highest and the lowest SES groups.
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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 | 0,004 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».