Factors associated with the use of dental services in diabetic people
Notice bibliographique
Résumé
The use of dental services prevents oral diseases where its prevalence is associated with chronic diseases such as diabetes mellitus (DM) that also has increased risks with age. Therefore, this observational, analytical and crosssectional study was conducted among 3,882 people. Data used for analysis in this research was collected from the Demographic and Family Health Survey of Peru (ENDES) from 2019 to 2021. Results from poisson regression analysis showed female gender had 1.02 times the probability of going to the dental service; likewise, people who were 91 to 100 years old had 12% more, the probability, like those with secondary education, had 8% more and those with the highest average, richest and richest wealth index had 20% more, 29% more and 29% more, respectively, the probability of going to the dental health service, as opposed to those who were very poor. The study concluded that there are several sociodemographic factors (such as being female, age progressed, natural region, those with high school, wealth index, type of residence) and personal factors (history of hypertension (HTN), physical disability) associated with a lack of access to dental services in people over 60 years old.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».