Dental service utilization and the COVID-19 pandemic, a micro-data analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Global crises and disease pandemics, such as COVID-19, negatively affect dental care utilization by several factors, such as infection anxiety, disrupted supply chains, economic contraction, and household income reduction. Exploring the pattern of this effect can help policy makers to be prepared for future crises. The present study aimed to investigate the financial impact of COVID-19 disruptions on dental service utilization. METHODS: Data on the number of dental services offered in Dental School Clinics of Tehran University of Medical Sciences was collected over a period of two years, before and after the initial COVID-19 outbreak in Iran. School of Dentistry operates two clinics; one with competitive service fees and one with subsidies. Regression analyses were performed to determine the effect of the pandemic on the number of dental services divided by dental treatment groups and these clinics. The analyses were adjusted for seasonal patterns and the capacity of the clinics. RESULTS: There was a significant drop in dental services offered in both clinics across all dental groups in the post-COVID period (on average, 77 (39.44%) fewer services per day). The majority of the procedure loss happened in the Private clinic. Adjusting for seasonal patterns and the service capacity, regression results documented 54% and 12% service loss in Private and Subsidized clinics following the pandemic, respectively. Difference-in-difference analysis documented that the Subsidized clinic performed 40% more treatments than the Private clinic in the post-COVID period. CONCLUSIONS: Pandemic -reduction in dental care utilization could have long-term ramifications for the oral health of the population, and policymakers need to provide supportive packages to the affected segments of the economy to reverse this trend.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».