Oral health and its determinants among elderly immigrant Canadians
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To compare the self-reported oral health status of elderly immigrant to Canadian-born (non-immigrant) seniors in Canada. Materials and Methods: This was a secondary data analysis of publicly available data from the 2008/09 Canadian Community Health Survey: Healthy Aging component (CCHS-HA). The sample consisted of 30,865 people aged 45 years and above. The outcome was self-reported oral health. We used predisposing (age, sex, marital status, immigrant status, time since immigration, smoking, alcohol use), enabling (education, household income, dental insurance, social support), need (self-reported health) and behavioural variables (brushing, physician and dentist visits) to compare the oral health status between immigrant and non-immigrant elders. Descriptive statistics and binary logistic regression were performed. Results: 16.9% of elderly immigrants reported fair to poor self-rated oral health compared to 10.5% non-immigrants. The predictors influencing fair to poor oral health among immigrant and non-immigrant elders varied. Significant predictors for immigrant elders included age, gender, marital status, education, income and physician visits. For non-immigrant seniors, last dental visit, income and education played a role in how oral health status was reported. Conclusion: An increasing influx of immigrants-coupled with an increasingly aging population, including elderly immigrants-has important public health policy implications. Policy approaches that incorporate oral health education, dental screening, awareness raising, and community-based initiatives in immigrant-concentrated areas would be beneficial when targeting the low-socio-economic status elderly immigrant population.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».