Trends in self-reported cost barriers to dental care in Ontario
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The affordability of dental care continues to receive attention in Canada. Since most dental care is privately financed, the use of dental care is largely influenced by insurance coverage and the ability to pay-out-of pocket. OBJECTIVES: i) to explore trends in self-reported cost barriers to dental care in Ontario; ii) to assess trends in the socio-demographic characteristics of Ontarians reporting cost barriers to dental care; and iii) to identify the trend in what attributes predicts reporting cost barriers to dental care in Ontario. METHODS: A secondary data analysis of five cycles (2003, 2005, 2009-10, 2013-14 and 2017-18) of the Canadian Community Health Survey (CCHS) was undertaken. The CCHS is a cross-sectional survey that collects information related to health status, health care utilization, and health determinants for the Canadian population. Univariate and bivariate analyses were conducted to determine the characteristics of Ontarians who reported cost barriers to dental care. Poisson regression was used to calculate unadjusted and adjusted prevalence ratios to determine the predictors of reporting a cost barrier to dental care. RESULTS: In 2014, 34% of Ontarians avoided visiting a dental professional in the past three years due to cost, up from 22% in 2003. Having no insurance was the strongest predictor for reporting cost barriers to dental care, followed by being 20-39 years of age and having a lower income. CONCLUSION: Self-reported cost barriers to dental care have generally increased in Ontario but more so for those with no insurance, low income, and aged 20-39 years.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».