Dental care in children with medical complexity: A retrospective study
Notice bibliographique
Résumé
Background and Objectives: Children with medical complexity (CMC) are defined by complex, chronic multi-system disease with significant medical fragility. Limited research exists on dental care in CMC, which is an important part of oral health and overall health. Objectives of this study were to (1) determine the frequency and type of dental visits at a tertiary paediatric hospital of all CMC between 2015 and 2020 and (2) identify the factors associated with dental visits. Methods: A retrospective chart review of the electronic records of CMC who were seen at a paediatric hospital from 2015 to 2020 was completed. The number and type of dental visits, demographic and clinical information were reviewed. Poisson regression models were used to test the association between the outcome (number of dental visits) and potential factors associated with receiving dental care. Results: Four hundred and eighty-seven CMC (mean age=7.3 ± 4.6 years, 43.7% female) were included in this study. CMC were seen by dentists at the hospital 4.4 ± 3.8 times since 2015, which is approximately once per year over a 5-year period. Dental visits were mostly preventative (66.4% of all visits). CMC had more dental visits if they had dental care funding compared to no funding if they were living in a community with a population >100,000 people and if they were being followed by a greater number of sub-specialists. Conclusions: This study highlights the importance of funding, access to paediatric dental specialists, and care coordination support to improve access to dental care for CMC to optimize oral health.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».