Determining The Barriers to Access Dental Services For People With A Disability: A qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
Aim: To determine the perceptions of carers of people with a disability in terms of the problems they face in accessing dental care. Method: The survey was based on the modified Penchansky’s 5A classification. It focused on members of a local disability support agency and was completed as part of their ongoing quality improvement processes. Result: A total of 169 carers took part, with a quarter indicating that the person they cared for did not have a regular dentist. Nearly 25% of the participants found it extremely difficult to obtain appropriate oral health care. Amongst the participants 10% had to abandon dental treatment due to difficulties, while 13% have yet to receive any sort of dental care. Amongst school-aged children, 64.5% were unable to receive dental care from the school dental service. Conclusion: The study was conducted to obtain an insight and understanding of how people with a disability and their primary caregivers experience dental care. Several concerns were identified, with most related to the process of providing care (patient-professional interaction factors) and the structure of the dental health system and its operation (factors related to access, affordability and information systems.) Targeted strategies aimed at providing affordable and appropriate services to people with disabilities should be prioritised.So What? The study showed emerging concerns among the participants relating to providing information regarding dental care options, as well as concerns regarding the availability and accessibility of the services. Further research will be conducted using the standardized tool the Measure of Processes of Care, and findings will translate to help initiate a program with the help of Developmental Disability Western Australia to provide information.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».