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Enregistrement W2997800300 · doi:10.1146/annurev-publhealth-040119-094318

Disparities in Access to Oral Health Care

2020· review· en· W2997800300 sur OpenAlexfundno aff
Mary E. Northridge, Anjali Kumar, Raghbir Kaur

Notice bibliographique

RevueAnnual Review of Public Health · 2020
Typereview
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueDental Health and Care Utilization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Dental and Craniofacial ResearchNational Cancer InstituteHealth Resources and Services AdministrationNational Institutes of HealthYork University
Mots-clésMedicineHealth careHealth equityPublic healthEnvironmental healthEthnic groupPsychological interventionRace and healthGerontologyFamily medicineNursingEconomic growthPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the United States, people are more likely to have poor oral health if they are low-income, uninsured, and/or members of racial/ethnic minority, immigrant, or rural populations who have suboptimal access to quality oral health care. As a result, poor oral health serves as the national symbol of social inequality. There is increasing recognition among those in public health that oral diseases such as dental caries and periodontal disease and general health conditions such as obesity and diabetes are closely linked by sharing common risk factors, including excess sugar consumption and tobacco use, as well as underlying infection and inflammatory pathways. Hence, efforts to integrate oral health and primary health care, incorporate interventions at multiple levels to improve access to and quality of services, and create health care teams that provide patient-centered care in both safety net clinics and community settings may narrow the gaps in access to oral health care across the life course.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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.

Tête enseignante Opus0,152
Tête enseignante GPT0,500
Écart entre enseignants0,349 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations514
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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