Predictors of Dental Care Utilization in School Children in Al-Madinah, Saudi Arabia
Notice bibliographique
Résumé
Aim: To explore the factors influencing dental care utilization including sociodemographic characteristics, and oral health need in 9-12-year-old school children in Al-Madinah, Saudi Arabia (SA).Methods: A stratified random sample was applied to select 10 schools in Al Madinah, SA and a total of 1000 students aged 9-12 years were included in the study.Information on sociodemographic factors and dental care utilization were collectedusing and oral health related quality of life was recorded using the World Health Organization (WHO) questionnaire.A multiple logistic regression model was used to examine the factors associated with dental care utilization.Results: Almost a quarter of all participants (23.8%), have never received dental care before.Pain or trouble with teeth was the most common reason for visiting the dentist (49.4%), while only 11.8% visited the dentist for routine check-up.Thepercentages of both missing school, and difficulty in eating due to oral health problems, were significantly higher among those who received dental care.Children from low-income families had a reduced likelihood of receiving dental care relative to children from higher and middle-income families (OR=0.571,P=0.014).Children who have caries and who reported having toothache in the past 12 months were more likely to visit the dentist (OR=1.599,P=0.028) &(OR=2.188,P>0.001).Conclusion: Dental care utilization is primarily driven by symptomatic dental care.The prevalence of dental utilization was relatively high among children from high-and middle-income families, children who have caries and children who reported having toothache in the past 12 months.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».