An investigation of data from the first year of the interim Canada Dental Benefit for children <12 years of age
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: In 2022, the federal government announced a commitment of $5.3B to provide dental care for the uninsured, beginning with children <12 years of age. Now referred to as the Interim Canada Dental Benefit (CDB), the program targets those <12 years of age from families with annual incomes <$90,000 without private dental insurance. The purpose of this study was to review federal data from the Government of Canada on public uptake and applications made to the Canada Revenue Agency (CRA) during the first year of the Interim CDB. Methods: Data for the first year of the Interim CDB (up to June 30, 2023) were accessed from the Government of Canada Open Data Portal through Open Government Licence-Canada. Rates of children receiving the Interim CDB per 1,000 were calculated by dividing the number of beneficiaries by the total number of children 0-11 years by province or territory, available from Statistics Canada for the year 2021. Results: During the first year of the program, a total of 204,270 applications were approved, which were made by 188,510 unique applicants for 321,000 children <12 years of age. Over $197M was distributed by the CRA. Overall, the national rate for receiving the Interim CDB was 67.8/1,000 children. Ontario (82.5/1,000), Manitoba (77.1/1,000), Nova Scotia (73.4/1,000), and Saskatchewan (72.3%), all had rates of children with the Interim CDB above the national rate. Conclusions: Data from the first year of the Interim CDB suggests that this federal funding is increasing access to care for children <12 years by addressing the affordability of dental care. Governments and the oral health professions need to address other dimensions of access to care including accessibility, availability, accommodation, awareness, and acceptability of oral health care.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».