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Enregistrement W4368377483 · doi:10.53730/ijhs.v7ns1.14201

Variations in pediatric dental coverage and visits following the implementation of healthcare policies in Pakistan

2023· article· en· W4368377483 sur OpenAlexaff
Kashif Adnan, Ahmad Milad Stanikzai, Sadia Yaseen, Hafiz Mahmood Azam, Ammar Ali Khalid, Wali Muhammad Achakzai

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Health Sciences · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueDental Health and Care Utilization
Établissements canadiensCollège Montmorency
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSocioeconomic statusMedicineDescriptive statisticsInclusion (mineral)Health careDental careEnvironmental healthFamily medicinePromotion (chess)Cross-sectional studyOral healthPublic healthNursingPopulationPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: In Pakistan, healthcare policies have been implemented to improve children's oral health, including the provision of dental services at primary healthcare centers, the inclusion of dental care services in health insurance schemes, and the promotion of oral health education among the public. However, it is unclear whether these policies have resulted in uniform changes in pediatric dental coverage and visits across different regions and socioeconomic groups. Objective: This study aimed to investigate variations in pediatric dental coverage and visits following the implementation of healthcare policies in Pakistan. Methods: A cross-sectional survey design was used, with a sample size of 200 children aged 0-18 years. Data on pediatric dental coverage and visits were collected through structured interviews with the children and their parents or guardians. The data were analyzed using descriptive statistics and chi-square tests to identify any significant variations in the pediatric dental coverage and visits across different regions and socioeconomic groups. Results: The study found that there were significant variations in pediatric dental coverage and visits across different regions and socioeconomic groups.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,963

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,452
Écart entre enseignants0,424 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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