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Enregistrement W4413557543 · doi:10.1016/j.healthpol.2026.105657

Canada's Oral Health Workforce: Using Long-Run Trends to Inform Rising Demand for Dental Services

2025· preprint· en· W4413557543 sur OpenAlexfundaboutno aff
Gabrielle Dark, Torin Pracek, Costa Papadopoulos, Arthur Sweetman

Notice bibliographique

RevueHealth Policy · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueDental Health and Care Utilization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMcMaster University
Mots-clésWorkforceOral healthBusinessNatural resource economicsEconomic growthEconomicsMedicineDentistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: In 2023, Canada launched a publicly funded dental care plan subsidizing coverage to nine million previously uninsured individuals. This sudden expansion of coverage has raised concerns about whether there is sufficient capacity to meet demand for services. OBJECTIVE: To contextualize the current and future capacity of dental services in Canada. METHODS: This study uses a quantitative analysis of longitudinal data (1997-2023) from Statistics Canada's Labour Force Survey (LFS) to examine trends in employment levels, hours worked, and earnings for occupations in the oral health workforce. RESULTS: While the dentists-to-population ratio remained relatively stable over the past two decades, similar ratios for dental assistants and hygienists increased. Average weekly work hours for assistants and hygienists were relatively steady, whereas dentists' hours declined in the first half of the period. From 1997 to 2023, wages for assistants and hygienists grew roughly in line with inflation, lagging behind both sectoral and national real wage growth over this period. CONCLUSIONS: Canada's relatively low dentist-to-population ratio, geographic maldistribution of dentists, and slower real wage growth-particularly among assistants-may pose challenges to meeting growing labour demand for oral health personnel.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,981
Score d'incertitude au seuil0,141

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,007
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,444
Écart entre enseignants0,386 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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