The Exclusivity of ‘Vulnerable’: Exploring How a Canadian Community Dental Clinic Defines and Describes Its Targeted Population
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Addressing inequitable oral health access is a global priority. In Canada, community dental clinics (CDCs) play a crucial role in this endeavour, yet limited resources necessitate strategically targeting communities for interventions. Various methods exist for defining communities and measuring outcomes, but how CDCs determine their target populations is under-researched. This study aimed to explore how decision-makers planning an inner-city CDC define the population they intend to serve. METHODS: Data was collected through key informant interviews, document analysis, and field observations. Purposive sampling was employed to select key informants and documents related to clinic planning and design. The researcher was immersed in the data throughout the study, which underwent inductive content analysis facilitated by NVivo software. RESULTS: Analysis included semi-structured key informant interviews (n = 11), textual data from public sources and key informants (n = 9), and field observations totalling 275 hours over 1 year (2020-2021). Key informants agreed that the clinic served a "vulnerable" population, but definitions of "vulnerable" varied. Initial coding revealed two distinct patient groups with differing portrayals. Based on five patient characteristics Sossauer et al. (2019) described, one group was portrayed positively, while the other was depicted negatively. CONCLUSIONS: This study underscores the necessity of establishing a shared understanding of "vulnerability" in interdisciplinary projects like the CDC examined here. Assumptions about community groups hold significant consequences, shaping resource allocation, programme implementation, and policy decisions. It is imperative to critically assess who is making these decisions, their conception of vulnerability, and the repercussions of these beliefs on affected communities.
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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 | 0,005 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».