Associations between utilization of dental care and oral health outcomes in the U.S. using the National Health and Nutrition Examination Survey (2017-2020)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background This analysis aims to evaluate the association between the time since and reason for a patient's last dental appointment across clinical oral health outcomes. Methods We used data from the 2017–2020 National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES), a cross-sectional nationally-representative of US noninstitutionalized adults. The predictors were the time since last dental appointment and the reason for the last dental appointment (routine vs. urgent). We examined the presence and number of missing teeth and teeth with untreated coronal and root caries. Multivariable regression models were used to assess the interaction between time since last dental appointment and reason of the appointment on clinical oral health outcomes. Results Two-thirds of the US population had a dental appointment within a year, while 53 million individuals did not visit a dentist for the last three years. The odds of having teeth with untreated coronal or root caries increased with the length of time since the last routine appointment. Compared to those who had a dental appointment within a year, individuals who had their last dental appointment more than 3 years ago had 0.44 times the odds of having missing teeth among routine users (95%CI = 0.33, 0.59) and 0.67 times the odds among urgent users (95%CI = 0.45, 0.98). Conclusions Recent routine dental appointments are associated with improved oral health outcomes. Disparities exist in access to care for low-income and/or members of racial/ethnic minorities. The outcomes reiterate how social determinants of health impact access to oral health care and subsequent oral health outcomes.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».