Exploring the association of self‐rated oral health with self‐rated general and mental health among older adults in a resource‐poor context: Insights for advancing Sustainable Development Goal 3
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Older adults in Ghana have been disproportionately affected by oral health issues such as caries and periodontitis. This situation calls for comprehensive attention within health and healthcare policies, due to the established connections between oral health and other aspects of health and well-being in high-income countries, including physical and mental health. However, there is a significant gap in the literature when it comes to exploring the association of oral health with physical and mental health in resource-constrained settings like Ghana. METHODS: To address this void, we collected a cross-sectional sample comprising older adults aged 60 and above (n = 1073) and analyzed self-rated health measures to investigate the relationship between oral health and general and mental health in Ghana. RESULTS: The results of our logistic regression analysis revealed a significant association: older adults who reported poor oral health were more likely to rate their general (OR = 5.10; p < .001) and mental health (OR = 4.78, p < .001) as poor, compared to those with good oral health, even after accounting for demographic and socioeconomic variables. CONCLUSIONS: Based on these findings, we discuss the policy implications of our findings, especially in the context of advancing Sustainable Development Goal 3 in Ghana and other resource-constrained settings.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».