Decomposing socioeconomic inequality in dental caries in Iran: cross-sectional results from the PERSIAN cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The current study aimed to measure and decompose socioeconomic-related inequalities in DMFT (decayed, missing, and filled teeth) index among adults in Iran. METHODS: The study data were extracted from the adult component of Prospective Epidemiological Research Studies in IrAN (PERSIAN) from 17 centers in 14 different provinces of Iran. DMFT score was used as a measure of dental caries among adults in Iran. The concentration curve and relative concentration index (RC) was used to quantify and decompose socioeconomic-related inequalities in DMFT. RESULTS: A total of 128,813 adults aged 35 and older were included in the study. The mean (Standard Deviation [SD]) score of D, M, F and DMFT of the adults was 3.3 (4.6), 12.6 (10.5), 2.1 (3.4) and 18.0 (9.5), respectively. The findings suggested that DMFT was mainly concentrated among the socioeconomically disadvantaged adults (RC = - 0.064; 95% confidence interval [CI), - 0.066 to - 0.063). Socioeconomic status, being male, older age and being a widow or divorced were identified as the main factors contributing to the concentration of DMFT among the worse-off adults. CONCLUSIONS: It is recommended to focus on the dental caries status of socioeconomically disadvantaged groups in order to reduce socioeconomic-related inequality in oral health among Iranian adults. Reducing socioeconomic-related inequalities in dental caries should be accompanied by appropriate health promotion policies that focus actions on the fundamental socioeconomic causes of dental disease.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».