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Enregistrement W3017691227 · doi:10.2147/ccide.s253242

<p>Socioeconomic-Related Inequalities in Dental Care Utilization in Northwestern Iran</p>

2020· article· en· W3017691227 sur OpenAlexaff
Satar Rezaei, Mohammad Habibullah Pulok, Telma Zahirian Moghadam, Hamed Zandian

Notice bibliographique

RevueClinical Cosmetic and Investigational Dentistry · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealthcare Systems and Reforms
Établissements canadiensNova Scotia Health Authority
Organismes subventionnairesArdabil University of Medical Sciences
Mots-clésSocioeconomic statusDental careInequalityMedicineOral healthEnvironmental healthSocial inequalityHealth careDental healthDemographyDentistryPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: There have been multiple studies on socioeconomic-related inequalities in the use of dental services in Iran, but the evidence is still limited. This study measured inequality in dental care utilization by socioeconomic status and examined factors explaining this inequality among households in Ardabil, Iran in 2019. METHODS: A total of 436 household heads participated in this cross-sectional study. Using a validated questionnaire, face-to-face interviews were conducted to collect data on dental care utilization, unmet needs, sociodemographic characteristics, economic status, health insurance, and oral health status of the participants. We used the concentration curve and relative concentration index (RCI) to visualize and quantify the level of inequality in dental care utilization by income. Regression-based decomposition was also applied to understand the causes of inequality. RESULTS: About 59.2% (95% CI 54.4%-63.7%) and 14.7% (95% CI 11.6%-18.4%) of participants had visited a dentist for dental treatment in the previous 12 months and for 6-month dental checkups, respectively. The RCI for the probability of visiting a dentist in the last 12 months was 0.243 (95% CI 0.140-0.346). This suggests that dental care utilization was more concentrated among the rich. The RCI for unmet dental care needs was negative, which indicates more prevalence among the poor. Monthly household income (20.9%), self-rated oral health (6.9%), regular brushing (3.2%), and dental health insurance (2.5%) were the main factors in socioeconomic inequality in dental care utilization. CONCLUSION: This study reveals that dental care-service utilization did not match the need for dental care, due to differences in socioeconomic status in Ardabil, Iran. Policies could be implemented to increase the coverage of dental care services among socioeconomically disadvantaged groups to tackle socioeconomic-related inequality in dental care utilization.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,796

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,150
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,175 · 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 tête enseignante, 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

Citations17
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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