Adverse Childhood Experiences and Dental Care Utilization During Pregnancy: Findings from the North and South Dakota PRAMS, 2017-2021
Notice bibliographique
Résumé
Background: Research demonstrates adverse childhood experiences (ACEs)-i.e., experiences of abuse, neglect, and household dysfunction-adversely impact healthcare utilization over the life course. Several studies demonstrate that ACEs are related to lower dental care utilization in childhood and adolescence. However, limited research has explored the connection between ACEs and dental care utilization in adulthood, and no research has examined this relationship during pregnancy. The current study extends existing research by investigating the relationship between ACEs and dental care utilization during pregnancy. Data: = 7,391). Multiple logistic regression is used to examine the relationship between the number of ACEs and dental care utilization. Findings: Relative to respondents with 0 ACEs, those with 4 or more ACEs were significantly less likely to report having dental care during pregnancy (OR = 0.745, 95% CI = .628, .883). By racial and ethnic background, the results showed that the significant associations are concentrated among White and Native American respondents. Conclusions: The results suggest that exposure to 4 or more ACEs is associated with a significantly lower likelihood of dental care utilization in adulthood, and this relationship is concentrated among White and Native American respondents. Further investigations are necessary to understand the mechanisms underlying the relationship between ACEs and dental care utilization and replicate the findings in other geographic contexts.
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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 | 0,000 | 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».