Adverse childhood experiences and adult dental care utilization in the United States: Variation by race and ethnicity
Notice bibliographique
Résumé
Adverse childhood experiences (ACEs) are associated with negative health outcomes, including poorer oral health. While research has shown that ACEs are associated with lower dental care utilization, most studies focus on childhood and adolescence, with limited attention to their long-term impact in adulthood or differences across racial and ethnic groups.. This study examines the relationship between ACE exposure and past-year dental care use in adulthood and assesses racial/ethnic differences in this association. Using data from the 2020 Behavioral Risk Factor Surveillance System (BRFSS), we analyzed a sample of 88,728 adults from 21 states and the District of Columbia. The primary outcome was any past-year dental care use. ACEs were summed into a composite score. Multivariable logistic regression models assessed the relationship between ACEs and past-year dental care use, with multiplicative interaction terms used to examine racial/ethnic differences in the observed association. Overall, 63.2% of adults reported any past-year dental care use. Higher ACE exposure was associated with lower odds of dental care use (adjusted odds ratio [aOR] = 0.95, 95% CI: 0.93-0.97, p < .001). The negative association between ACEs and dental care use was strongest for non-Hispanic White respondents, whereas the relationship between ACEs and dental care was attenuated for non-Hispanic Black and Hispanic respondents. These findings expand knowledge on the association of ACEs with dental care use in adulthood and how this relationship may vary across the population.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».