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Enregistrement W4388966267 · doi:10.1155/2023/4136520

Characteristics of Self-Rated Oral Health among Syrian Refugee Parents in Ontario

2023· article· en· W4388966267 sur OpenAlexafffundabout
Aseel Alzaghoul, Parmin Rahimpoor-Marnani, Khalid Yunis, Akm Alamgir, Baraa Alghalyini, Hala Tamim

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Dentistry · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMigration, Health and Trauma
Établissements canadiensYork UniversityAccess Alliance Multicultural Health and Community ServicesMcGill University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaMcGill University
Mots-clésRefugeeOral healthMedicineSyrian refugeesEnvironmental healthPsychologyFamily medicineGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background. Canada has been hosting Syrian refugees since early 2015. Almost half of the Syrian refugee population lives in Ontario, with dental health being at the top of the list of important immediate needs. The objective of the study was to evaluate self-rated oral health and its associated factors among Syrian refugee parents residing in Ontario. Methods. This was a cross-sectional study where 540 Syrian refugee parents, residing in Ontario and with at least one child less than 18 years of age, were interviewed. Information about self-rated oral health was collected based on the question “In general, how would you rate the health of your teeth and mouth?” with answers ranging from 1 representing “excellent” and 5 representing “very poor.” Multiple linear regression analysis was performed to assess the independent relationship between each of the sociodemographic-, migration-, health-, dental-related factors, and self-rated oral health. Results. The overall prevalence of poor and very poor self-rated oral health was 43.5%. The results showed that the presence of dental health insurance, private sponsorship, improved physical and mental health, and regular visits to the dentist were factors related to improved oral health. Discussion. To achieve better oral health outcomes among refugee populations, including Syrian refugees, efforts should be focused on improving dental care and dental insurance for vulnerable populations.

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)0,001
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 enseignants0,074
Score d'incertitude au seuil0,994

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,337 · 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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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