Oral Health Service Access in Racial/Ethnic Minority Neighborhoods: A Geospatial Analysis in Washington, DC, USA
Notice bibliographique
Résumé
Previous studies on individual-level variables have improved our knowledge base of oral health service use. However, environmental or contextual variables are also important in understanding oral health disparities in racial and ethnic neighborhoods. Based on Bronfenbrenner’s ecological framework, this study examines the geographic availability of oral health providers in Washing-ton DC, U.S.A. Census tract-level data were drawn from the American Community Survey, joined with tract-level shapefiles, and overlaid with the geographic location of dental services throughout the city. Visual maps, descriptive statistics, and spatial lag regression models showed that census tracts with higher concentrations of African Americans were significantly farther from their nearest oral health providers (r = 0.19, p < 0.001), after controlling for neighborhood poverty rate, median age, and gender. Such findings confirm that in urban areas with highly di-verse populations such as Washington DC, racial disparities in oral health care access are signifi-cant. The study highlights that identifying neighborhoods with limited oral health care providers should be a priority in diminishing racial disparities in oral health service access. Improving access to racial/ethnic minority communities, especially African American neighborhoods, will require changes in health policies and programs, workforce development, resource allocation, community outreach, and educational programs.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».