An investigation of the reach of the interim Canada dental benefit for children under 12 years of age
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The Interim Canada Dental Benefit (CDB), introduced in 2022, provided financial assistance to families with children <12 years. This study analyzed data from the Canada Revenue Agency (CRA) during the program's entirety. Methods: Data were accessed from the CRA for applicants and covered both the first (October 1, 2022-June 30, 2023) and second (July 1, 2023-June 30, 2024) periods. Rates of participation and 95% confidence intervals (CIs) were calculated using population data from Statistics Canada. Adjusted rates were calculated based on the proportion of children without private dental insurance, and without private or public insurance. Results: Over the 21 months of the Interim CDB, 408,240 regular applications were made and $401M distributed to Canadian families. More applications were made during period 1 (P1) than period 2 (P2), but more funding distributed in P2; $197M for 204,270 applications in P1 and $203M for 203,970 applications in P2. Overall, 321,000 children received the Interim CDB in P1 and 328,040 in P2. Provinces with highest rates of child participation included Manitoba, Ontario, Nova Scotia, and Saskatchewan. The highest adjusted rates based on the proportion of children without private or public insurance were Nova Scotia (673.3/1,000, 95% CI: 658.5-688.4 P1 and 717.8/1,000, 95% CI: 702.5-733.3 P2), Northwest Territories (618.4/1,000, 95% CI: 560-681.3 P1 and 573.2/1,000, 95% CI: 517-633.8 P2), and Saskatchewan (495.1/1,000 P1, 95% CI: 486.5-503.7 and 528.3/1,000, 95% CI: 519.5-537.2 P2). Conclusions: Regions with access to care challenges had higher rates uptake of the Interim CDB when adjusting for the lack of private or public insurance. Findings from this study may help inform policy decisions and reach of the CDCP.
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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 | 0,003 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».