Recency of immigration and utilization of dental care services in Canada
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To investigate the association between recency of immigration to Canada and the utilization of dental health services. METHODS: The cross-sectional study sample (n = 2137) was drawn from the 2015-2016 Canadian Community Health Survey (CCHS). It consisted of Canadian residents aged 12 years and older who resided in the two provinces and one territory who opted into the optional dental module and gave valid responses to the questions 'How often do you usually see a dental professional, such as a dentist, a dental hygienist or a denturologist?' and 'Length of time since immigration to Canada?' for the outcome and independent variable, respectively. Multinomial logistic regression was used to analyse the data, and all statistics were weighted using sampling weights provided by Statistics Canada. RESULTS: The adjusted odds ratios were lower for recent immigrants than for established immigrants and for visits more than once per year (OR = 0.35; 95% CI 0.14, 0.92), about once per year (OR = 0.34; 95% CI 0.13, 0.90) and for less than once per year (OR = 0.22; 95% CI 0.07, 0.64) than for those who never visited a dental professional. Recent immigrants, males, individuals aged 70 years or more and those with a low household income were less likely to visit a dental professional than established immigrants, females, younger age groups or those with higher incomes. CONCLUSION: Better policies are needed to address the dental health concerns of recent immigrants who may suffer from poorer dental health, to ensure that they receive the care they require.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».