Comparison of health-seeking behaviour of Malaysian adults in urban and rural areas pertaining to oral health issues: findings from the National Health and Morbidity Survey 2019
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: The development and implementation of appropriate strategies to enhance oral health in the community can be aided by an understanding of oral health-seeking behaviour among urban and rural populations. The purpose of this study was to identify the factors associated with oral health-seeking behaviour of the Malaysians in urban and rural locations who self-reported dental problems. Methods: The National Health and Morbidity Survey 2019, a cross-sectional nationwide household survey that focused on non-institutionalised Malaysians, provided the data for this study on adults in Malaysia who were 18 years of age and older. Data was collected using a multilingual (Malay and English), structured, and validated questionnaire via face-to-face interviews from July to October 2019. Complex sample descriptive statistics were used to describe the characteristics and oral health-seeking behaviour of the respondents. The relationship between predictors (predisposing, enabling, and health needs factor) and oral health-seeking behaviours were investigated using multivariable logistic regression analysis (sought healthcare and self-medication). Results: The analysis comprised a total of 10,134 respondents, or about 18.2 million Malaysian adults ages 18 and above. The overall prevalence of Malaysian adults who self-reported dental problems was low (5.5%) and was slightly higher in the rural than urban population. Almost half sought treatment from healthcare practitioners (HCPs), and almost a quarter self-medicated. Ethnicity was associated with seeking healthcare and self-medication among urban dwellers. Among the rural population, income level was associated with seeking healthcare while education level was associated with self-medication. Conclusion: Disparities in oral health-seeking behaviours exist between Malaysians living in urban and rural areas. Future policies should adopt focused strategies that concentrate on oral healthcare accessibility and health literacy of the vulnerable and rural populations to achieve the best oral healthcare for this population group.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».