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Enregistrement W3000143532 · doi:10.1111/jphd.12355

What are the self‐reported unmet dental treatment needs of people living with HIV in British Columbia? A case of minority subpopulation in Canada

2020· article· en· W3000143532 sur OpenAlexafffundabout
Abbas Jessani, Jolanta Aleksejūnienė, Leeann Donnelly, J. Craig Phillips, Belinda Nicolau, Mario Brondani

Notice bibliographique

RevueJournal of Public Health Dentistry · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS oral health manifestations
Établissements canadiensUniversity of OttawaMcGill UniversityUniversity of British ColumbiaUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesVancouver Foundation
Mots-clésMedicineBivariate analysisOral healthInclusion (mineral)Descriptive statisticsFamily medicineHuman immunodeficiency virus (HIV)DemographyGerontologyPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: To identify associations of Andersen and Newman's (A&N) predisposing, enabling, and need factors with self-reported oral health status and self-reported unmet dental treatment needs in a sample of people living with HIV (PLHIV) in British Columbia (BC), Canada. METHODS: Participants responded anonymously to a 41-item online questionnaire with the following inclusion criteria: a) be at least 19 years old; b) self-identify as HIV-positive; c) be able to provide consent and be willing to voluntarily participate in the study; d) be residing in British Columbia; and e) be able to proficiently respond to the questions in English. Following the descriptive statistics, associations between A&N model factors and the main outcome variables (self-reported oral health status and self-reported dental treatment needs) were evaluated using bivariate inferential analyses. RESULTS: A total of 186 participants met the inclusion criteria. Approximately 40% (n = 74) of participants rated the health of their mouth as fair/poor and more than half (n = 112; 60.2%) reported having bleeding gums, tooth decay or tooth sensitivity. The bivariate analysis for the self-reported oral status as the outcome variable showed "having fair/poor general health" (P = 0.001), "unemployment" (P = 0.019), "avoiding dental treatment due to cost" (P = 0.005), and "not visiting a dental professional within the last year" (P < 0.001) as the strongest predictors. For the second outcome variable unmet dental treatment needs, the strongest predictors were "experience of being discriminated by dental professionals" (P = 0.001), "having fair/poor general health" (P = 0.006), and "suffering from past and current medical conditions due to HIV" (P < 0.001). CONCLUSIONS: Several predisposing, enabling and need factors from the A&N model were associated with self-reported oral health status and unmet dental treatment needs of PLHIV. Results from this study highlight the needs of improving access to affordable dental care to address the unmet oral health needs of PLHIV.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,146

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0070,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,047
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,269 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations4
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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