Uptake of the Interim Canada Dental Benefit: an investigation of data from the first 18 months of the program
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: In 2022, the Government of Canada introduced the Interim Canada Dental Benefit (CDB) to support Canadian families with children <12 years of age. This program operated from October 1, 2022, to June 30, 2024, with two application periods. The purpose of this study was to analyze data on applications accepted by the Canada Revenue Agency (CRA) during the first 18 months of the program. Methods: This study used available data sourced from the CRA for applicants as of March 29, 2024, and assessed as of April 5, 2024. Data covered the entirety of the first period (October 1, 2022-June 30, 2023) of the Interim CDB and the first nine months of the second period (July 1, 2023-March 29, 2024). The rate of child participation was calculated using population data from Statistics Canada (2021). Results: Over the first 18 months of the Interim CDB, a total of 410,920 applications were submitted and $403M distributed; $197M for 204,270 applications in period 1 and $175M for 173,160 applications in the first nine months of period 2. Overall, 321,000 children received the Interim CDB in period 1 and 282,130 children received the Interim CDB in the first nine months of period 2. A total of 91.8% of applicants had a net family income <$70,000, receiving the maximum benefit amount. The provinces with the highest rate of child participation were Manitoba (77.1/1,000 period 1; 74.9/1,000 period 2), Ontario (82.5/1,000 period 1; 72.2/1,000 period 2), Nova Scotia (73.4/1,000 period 1; 71.1/1,000 period 2), and Saskatchewan (72.3/1,000 period 1; 68.2/1,000 period 2). Overall, projections suggest that there will be an increase in the number of applications approved in period 2 compared to period 1. Conclusions: Uptake in the first three quarters of period 2 remained consistent and in many instances, revealed higher rates of applications by parents for the Interim CDB. However, it is uncertain how much of the funds were directly used for dental care. Analyzing this data will aid in policy recommendation for enhancement of the Canadian Dental Care Program.
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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 ».