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Enregistrement W4407008467 · doi:10.26911/thejhpm.2024.09.03.04

Determinants of Dental and Oral Health Care Service: A Meta-Analysis

2024· article· en· W4407008467 sur OpenAlexaboutno aff
Bhisma Murti, Eti Poncorini Pamungkasari

Notice bibliographique

RevueJournal of Health Policy and Management · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueTechnology and Data Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMeta-analysisOral healthDental careMedicineDentistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The limited utilization of dental and oral health services leads to poor dental and oral health status of both individuals and community. Regular visits to dentists can improve oral health status through early detection of dental and oral diseases. The study aims to systematically examine the factors that influence the utilization of dental and oral health services. Subject and Method: It was a systematic review and meta-analysis study using PRISMA and PICO diagrams. P= general population. I = women, higher education, high income, poor self-perception, and having health insurance. C= male, low education, low income, good self-perception, and no health insurance. O= utilization of dental and oral health services. Data collection was conducted using the PubMed and ScienceDirect databases. The inclusion criteria used were full, English, cross-sectional design articles in 2012-2023. The keywords used are "(Determinant OR Factor associated)" AND "Dental healthcare utilization". Data analysis was performed using the RevMan 5.3 application. Result: There were14 primary articles as meta-analysis sources from Saudi Arabia, Indonesia, Iran, Korea, Thailand, Bosnia and Herzegovina, Sweden, the United States, Canada, and Brazil. Female (aOR= 1.13; CI 95%= 1.02-1.25; p= 0.020), higher education (aOR= 1.90; CI 95%= 1.40- 2.56; p<0.001), high income (aOR= 1.91; CI 95%= 1.55-2.35; p<0.001), and having health insurance (aOR= 1.68; CI 95%= 1.30-2.19; P<0.001) increased the utilization of dental and oral health services. Self-perception did not affect the utilization of dental and oral health services (aOR= 1.04; CI 95%= 0.81-1.33; p= 0.76). Conclusion: Female gender, education level, income level, and ownership of health insurance influence the utilization of dental and oral health services.

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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,036
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,083

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,036
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0160,065
Bibliométrie0,0070,009
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,415
Écart entre enseignants0,353 · 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'étudeMéta-analyse
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

Citations0
Publié2024
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