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Enregistrement W4296328936 · doi:10.1177/23800844221116832

Sociodemographic Changes and Oral Health Inequities: Dental Workforce Considerations

2022· article· en· W4296328936 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJDR Clinical & Translational Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueDental Health and Care Utilization
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWorkforceHealth careMedicinePopulationHealth equityQuality of life (healthcare)Cultural competenceSocial determinants of healthNursingGerontologyPublic healthPsychologyEnvironmental healthPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: By midcentury, the US population will be remarkably more racially and ethnically diverse, with a dramatic increase in the proportion of older adults. This report addresses ongoing oral health disparities and inequitable access to care related to these changes, with emphasis on implications for the workforce, taking note of effects of the COVID-19 pandemic. RELEVANT CONSIDERATIONS: Considering that social determinants shape health behaviors, reflection on the most effective type of dental workforce should take into account population characteristics and the relationship of oral health with overall health and general well-being. The dental workforce composition will need to mirror changing demographics, and effective dental health teams will be characterized by cultural competence, humility, readiness, and capacity to adapt to changes. In addition, the influence of social histories and the pandemic on health and dental care utilization is important. Equally important are the inclusion of oral health literacy in treatment planning and disease prevention, as well as oral health-related quality of life in considering outcomes of care. Providing patient-centered care for a diverse population requires tailored treatment modalities, as well as intra- and interprofessional approaches. In this way, the whole person can be cared for, including those with special health care needs, whether related to chronic disease, mental health conditions, or behavioral, physical, and social differences. CONCLUSIONS: Changing demographics will affect the delivery of oral health care, including who can best provide care and how, what the needs are, and in what ways prevention and treatment can most effectively be accomplished. The education of dentists must address unmet population needs, including for those with special health care concerns and older adults. These population groups are influenced by a variety of social determinants, and provision of services may need to occur in alternative care delivery settings. Identifying and addressing the needs of every patient within this broad array of new requirements will challenge dental professionals to redefine what it means to be a health care practitioner. KNOWLEDGE TRANSFER STATEMENT: This article describes how sociodemographic changes in the United States will challenge the dental workforce in new ways and points to research and practice needs to address these challenges. Oral health disparities and the changing oral health care needs of patients from diverse and underserved groups are discussed, with a focus on the implications for delivery of care and policies that are needed to improve oral health outcomes for all.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,161
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,385
Tête enseignante GPT0,554
Écart entre enseignants0,169 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle