Change in Dental Visits Among Eligible Children Under the Impact of the Child Dental Benefits Schedule in Australia
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: In Australia, although there have been some improvements, child oral health continues to be a major public health issue. The Australian Government introduced the means-tested Child Dental Benefits Schedule (CDBS) in 2014 to support access to dental services for children and adolescents aged 0-17 years from low-income families. There is a lack of evidence documenting whether the CDBS improved the dental attendance rate. This study aimed to evaluate the impact of the CDBS on dental visits among eligible children and adolescents in Australia. METHODS: The study analysed the data set from the birth cohort (B cohort) in the Longitudinal Study of Australian Children (LSAC). This is a nationally representative cohort survey collected biennially since 2004. The information on dental visits in the last 12 months was reported by the parents. A difference-in-differences analysis was used to examine 22,985 observations in the period 2008-2018. A propensity score matching (PSM) method was employed as a robustness check for the main findings. RESULTS: The proportion of children and adolescents eligible for CDBS in the six biennial surveys from 2008 to 2018 was 62.0%, 54.4%, 47%, 41.2%, 35.5%, and 28.9%, while the proportion of eligible individuals visiting dentists was 38.0%, 45.6%, 53.0%, 58.8%, 64.5%, and 71.1%, respectively. The analyses showed that the CDBS policy had a statistically significant and positive impact on dental visits among eligible children and adolescents. There was a 6.1-6.4 percentage point increase (p-value < 0.001) in dental visits across different specifications after the introduction of the CDBS policy. CONCLUSION: The removal of financial barriers was beneficial to improve dental visits; however, the target group still faces the other remaining barriers, especially those related to inequalities in the social determinants of health, impeding the uptake of free dental services.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».