Does competition affect the clinical decision‐making of dentists? A geospatial analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To investigate the association between dentists' geographic density and perceptions of market competition with clinical decision-making among a representative sample of dentists in Ontario, Canada's most populated province. METHODS: Competition was quantified using dentist density, defined as the number of dental clinics lying within a one kilometre radius around the respondents' clinic address and by self-reported perceived pressure from other dental clinics. The outcome (clinical decision-making or treatment intensity) was measured using a set of clinical scenarios, which categorized dentists as either relatively aggressive or conservative. Associations were assessed using bivariate analysis and logistic and linear regression. RESULTS: Dentists who perceived large competitive pressure from other dentists (OR = 1.63, 95% CI: 1.07-2.49) were relatively more aggressive in their treatment choices. Interestingly, dentists located in very low dentist density areas (OR = 1.31, 95% CI: 1.03-1.68) were also relatively more aggressive in their treatment choices. CONCLUSION: This study is the first to explore the impact of competition on the clinical decision-making of dentists in a Canadian context. It presents a valuable addition to the competition literature and helps to understand current dynamics in the Canadian dental care market.
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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 | 0,022 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 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 ».