Dental Insurance Coverage, Dentist Visiting, and Oral Health Status among Asian Immigrant Women of Childbearing Age in Canada: A Comparative Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: This study examined the dental insurance coverage, dentist visits, self-perceived oral health status, and dental problems among Asian immigrant women of childbearing age in contrast to Canadian women of childbearing age and non-Asian immigrant women of childbearing age. Potential barriers to dental care services among Asian immigrant women were explored. METHODS: This analysis utilized data from the combined Canadian Community Health Survey from 2011 to 2014. The analytical sample consisted of 5737 females whose age was between 20 and 39 years. Multivariable logistic regression models assessed immigrant status and other factors in relation to the indicators of dental health (i.e., dental visit, self-perceived oral health, acute teeth issue, and teeth removed due to decay). RESULTS: Amongst Asian women immigrants of childbearing age, there was a significantly lower frequency of dentist visits compared to non-immigrant counterparts (OR = 0.53; 95% CI: 0.37-0.76). The most commonly reported reason for not seeking dental care in the last three years was that the "respondent did not think it was necessary". Relative to Canadian born women of same age bracket, Asian women of childbearing age reported fewer acute teeth issues (OR = 0.67; 95% CI: 0.49-0.91) and had a greater risk of tooth extracted due to tooth decay (OR = 3.31; 95% CI: 1.64-6.68). Furthermore, for Asian women immigrants, their major barriers to dental care included low household income (≤$39,999 vs. $40,000-$79,999 OR = 0.26) and a lack of dental insurance (no vs. yes OR = 0.33). CONCLUSIONS: Asian immigrant women showed lower utilization of dental services than non-immigrant women. A perceived lack of necessity, lower household income, and dental insurance coverage were major barriers to professional dental usage for most Asian immigrants of childbearing age.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».