Perceived racial discrimination, resilience, and oral health behaviours of adolescents with immigrant backgrounds
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Unmet oral health needs remain a significant issue among immigrant adolescents, often exacerbated by experiences of racial discrimination. This study aimed to examine the associations between perceived discrimination and oral health behaviours in adolescents with immigrant backgrounds and explore the potential moderating role of resilience on this association. METHODS: Ethical approval for this cross-sectional study was obtained from the University of Alberta Research Ethics Board. Participants were 12 to 18-year-old adolescents from immigrant backgrounds. Participants were recruited through nine community organizations using a snowball sampling technique. After obtaining active parental consent and assent from the adolescent, the participants completed a questionnaire covering demographics, oral health behaviours, and perceived racial discrimination and resilience. Perceived racial discrimination and resilience were measured using validated scales. Descriptive statistics summarized variables. Logistic regression assessed associations, controlling for confounding factors. Resilience's moderating impact was analyzed via the interaction model of regression analysis. RESULTS: In this cross-sectional study of 316 participants, average age of 15.3 (SD = 1.9) years, and a median age of 15 years (Inter Quartile Range-12-18), 76% reported discrimination experiences. Adjusted analysis showed that an increase of one unit in the total discrimination distress score was associated with 51% less likelihood of categorizing self-rated oral health as good (OR = 0.49, 95% CI: 0.29-0.81). The odds of brushing teeth more than twice a day, as opposed to once a day, decreased by 58% with one unit increase in the total discrimination distress score (OR = 0.42, 95% CI: 0.25-0.71). The odds of visiting the dentist for an urgent procedure instead of a regular check-up were 2.3 times higher with a unit increase in the total discrimination distress score (OR = 2.3: 95% CI:1.3-4.0) Resilience did not moderate the observed association. CONCLUSION: Perceived racial discrimination was associated with the pattern for dental attendance, tooth brushing frequency, and self-rated oral health. Resilience did not moderate the observed association.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 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 ».