Dental utilization among aging immigrants in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To compare the dental-care utilization of elderly immigrants to that of non-immigrants in Canada. Materials and Methods: This is a secondary data analysis of publicly available data from the 2008/09 Canadian Community Health Survey: Healthy Aging (CCHS-HA) component. The target population consisted of 30,865 people aged 45 years and above. A modified Andersen’s health-service utilization model was used as the framework for analysis, grouping 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 self-reported oral health) and behavioural factors (Brushing and physician visit), to compare the dental care utilization between elderly immigrants and non-immigrants. Descriptive statistics and binary and multivariable logistic regressions were performed. Results: Results for the entire population indicate age, sex, marital status, level of education and income, dental insurance, physician visit, smoking and self-reported oral health as significant predictors of dental visits. Predictors for utilization among immigrant seniors were: age, sex, marital status, social interaction, and level of education. Predictors for non-immigrant seniors included: age, level of education, household income, dental insurance, smoking, and self-reported oral health. Conclusion: By comparing elderly immigrants and non-immigrants, this study draws attention to what influences dental care utilization in each group. Implications for oral health policy include integrating oral health insurance into Canada’s universal healthcare system, changes in legislation that improve the availability and access to dental insurance, and better utilization of existing dental public-health resources by including targeted services to elderly immigrants.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».