Race disparities in dental care use from adolescence to middle adulthood in the USA
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This study examines the longitudinal patterns of dental care use from adolescence to middle adulthood (ages 11-43) and investigates racial and ethnic disparities in these patterns. METHODS: Data from Waves I through V of the National Longitudinal Study of Adolescent to Adult Health (1993-2018; ages 11-43). Semiparametric group-based trajectory model identified distinct dental care use trajectories. Multinomial logistic regression was used to estimate membership in these trajectory groups by race/ethnicity while accounting for covariates, including socioeconomic status, biological sex, nativity and unmet healthcare needs. RESULTS: The analysis identified four distinct dental care use trajectories (1): Intermittent decreasing dental care use (37.9%), (2) intermittent increasing dental care use (22.5%), (3) high dental care use (22.5%) and (4) low dental care use (17.0%). Non-Hispanic black and Hispanic respondents were more likely than non-Hispanic white respondents to belong to low dental care use and intermittent decreasing dental care use groups relative to high dental care use. Additionally, non-Hispanic black respondents were more likely than non-Hispanic white respondents to belong to the Intermittent Increasing Dental Use group. Higher socioeconomic status was inversely associated with low and intermittent use group membership. Males and those with unmet healthcare needs at Wave I were also more likely to belong to trajectories with low and intermittent dental care use. CONCLUSIONS: Findings reveal persistent racial disparities in dental care use from adolescence into adulthood. Further research is needed to understand the individual and structural factors perpetuating racial disparities in dental care use over the life course.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».