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Enregistrement W3038239140 · doi:10.1016/j.healthpol.2020.06.015

Do health systems cover the mouth? Comparing dental care coverage for older adults in eight jurisdictions

2020· review· en· W3038239140 sur OpenAlexafffundabout
Sara Allin, Julie Farmer, Carlos Quiñonez, Allie Peckham, Gregory P. Marchildon, Димитра Пантели, Cornelia Henschke, Giovanni Fattore, Demetrio Lamloum, Alexander Holden, Thomas Rice

Notice bibliographique

RevueHealth Policy · 2020
Typereview
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueDental Health and Care Utilization
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesTechnische Universität BerlinUniversity of TorontoMalmö HögskolaUniversity College London
Mots-clésPublic healthPopulationMedicineDental careHealth careScope (computer science)Environmental healthGerontologyGeographyFamily medicinePolitical scienceNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Oral health is an important component of general health, yet there is limited financial protection for the costs of oral health care in many countries. This study compares public dental care coverage in a selection of jurisdictions: Australia (New South Wales), Canada (Alberta), England, France, Germany, Italy, Sweden, and the United States. Drawing on the WHO Universal Coverage Cube, we compare breadth (who is covered), depth (share of total costs covered), and scope (services covered), with a focus on adults aged 65 and older. We worked with local experts to populate templates to provide detailed and comparable descriptions of dental care coverage in their jurisdictions. Overall most jurisdictions offer public dental coverage for basic services (exams, x-rays, simple fillings) within four general types of coverage models: 1) deep public coverage for a subset of the older adult population based on strict eligibility criteria: Canada (Alberta), Australia (New South Wales) and Italy; 2) universal but shallow coverage of the older adult population: England, France, Sweden; 3) universal, and predominantly deep coverage for older adults: Germany; and 4) shallow coverage available only to some subgroups of older adults in the United States. Due to the limited availability of comparable data within and across jurisdictions, further research would benefit from standardized data collection initiatives for oral health measures.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,939
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,425
Écart entre enseignants0,373 · 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.

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

Citations68
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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