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Enregistrement W4415373501 · doi:10.1155/hsc/9959252

Dental Service Utilisation Among First Nations’ People in Southeast Queensland

2025· article· en· W4415373501 sur OpenAlexaboutno aff
Nicole Stormon, David Carr, Paul Drahm

Notice bibliographique

RevueHealth & Social Care in the Community · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIndigenous Health, Education, and Rights
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAttendancePoisson regressionAuditService (business)Public healthDental care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Accessing dental care is challenging for First Nations Australians due to various barriers, including competing priorities, waiting lists and lack of available culturally appropriate care. This study aims to describe public dental services utilisation and completion of care in First Nations Australians. Methods A retrospective audit of administrative data from public sector dental services was undertaken for a 12‐month period in Southeast Queensland, Australia. A patient’s treatment needs are determined and are referred to as a “course of care” (COC). Nonidentified persons are defined as individuals who did not identify as belonging to Aboriginal and/or Torres Strait Islander communities or people. Attendance and nonattendance to individual dental appointments were recorded in electronic health records and extracted for analysis. Poisson regression with generalised linear modelling was used to calculate annual rates, and 95% CI per 100 appointments were calculated for attended appointments, nonattendance and COC completion. Results The overall proportion of attendance to appointments was higher in nonidentified patients, with 74.1 (95% CI: 73.5, 74.7) per 100 appointments attended for nonidentified and 66.2 (95% CI: 64.4, 68.0) per 100 appointments for First Nations. The largest difference in attendance rates was 13.1% lower by First Nations patients in the adult service in general dental appointments, where nonidentified attendance rate was 73.6% (95% CI: 72.2, 75.1) and First Nations attendance rate was 60.5 (95% CI: 58.4, 62.7). The overall rate of completion of COC was 68.7 (95% CI: 66.5, 70.9) per 100 and 77.9 (95% CI: 77.4, 78.3) per 100 for First Nations and nonidentified, respectively. Conclusions These findings underscore the need for targeted strategies to address difference in dental care attendance and completion between First Nations and non‐First Nations patients. Attendance rates for specialist and emergency care were comparable between First Nations and nonidentified individuals in this study, and there was a marked decrease in attendance for general services among adults overall. Solutions for access to oral health care must include active participation and engagement of the First Nations community, working hand‐in‐hand with the health service, to codesign and implement culturally appropriate solutions.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,384
Score d'incertitude au seuil0,763

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,321 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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