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Enregistrement W4406039790 · doi:10.1186/s12913-024-12177-4

Factors associated with the dental service utilization by enrollees on the Lagos State health insurance scheme, Nigeria

2025· article· en· W4406039790 sur OpenAlexaff
Olunike Rebecca Abodunrin, Ezekiel Taiwo Adebayo, Ifeoluwa E. Adewole, Mobolaji Timothy Olagunju, Ibitoye Oluwabunmi Samuel, Emmanuella Zamba, Titilola Gbaja-Biamila, Folahanmi Tomiwa Akinsolu, George Uchenna Eleje, Maha El Tantawi, Oliver Ezechi, Morẹ́nikẹ́ Oluwátóyìn Foláyan

Notice bibliographique

RevueBMC Health Services Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueDental Health and Care Utilization
Établissements canadiensEducation and Early Childhood Development
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMarital statusLogistic regressionConfoundingEnvironmental healthDental insuranceHealth insuranceDemographyHealth careFamily medicineOral healthPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Despite assumptions that insurance coverage would boost oral healthcare utilization in Nigeria, there is insufficient evidence supporting this claim. This study investigates the associations between residential location, awareness of the oral health insurance scheme, history of dental service utilization, and acceptance of oral health insurance among individuals benefiting from the Ilera Eko Scheme; a scheme that integrates preventive and curative oral health care into the state health insurance scheme. METHODS: A cross-sectional survey was conducted from July to November 2023 recruiting from a database of 1520 enrollees aged of 18 and 72-years-old who had been on the scheme for at least three months. An interviewer-administered questionnaire was used to collect the data from participants living in five regions of Lagos State. The dependent variable was dental service utilization. The independent variables were awareness about Ilera Eko health insurance scheme, history of oral health problem, residential location of the respondents (Lagos Island, Badagry, Epe, Ikorodu and Ikeja), and perception about the scheme. The confounding variables were the age at last birthday, sex at birth (male or female), educational level (no education, primary, secondary, and tertiary education), level of income (< 50,000, 50,000-10000, 150,000-200,000, > 200,000), employment status (employed, self-employed and unemployed), marital status (single, married, divorced. widow/widower) and duration on the scheme (< 6 months, 6-12 months, > 12 months). A binary logistic regression analysis was conducted to determine the associations between the dependent and independent variables, controlling for confounders. RESULTS: The study recruited 485 participants of which 31 (6.4%) had used the oral health care services. Respondents with oral health problems had higher odds of using the scheme (AOR:21.065; p < 0.001). Residents in Ikeja had significantly lower odds of using the scheme when compared with residents in Lagos Island (AOR: 0.174; p = 0.005). CONCLUSION: Respondents with oral health problems had higher odds of using the oral health insurance scheme. Innovative approaches are needed to drive the utilization of free dental service packages on health insurance schemes in Lagos State, especially for preventive care.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,084
Tête enseignante GPT0,422
Écart entre enseignants0,338 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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