Oral health care’s contribution to catastrophic spending in Canada: a descriptive study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Oral health care (OHC) in Canada is largely financed through employer-sponsored insurance and out-of-pocket (OOP) payments and is generally excluded from its system of universal health coverage, although public financing will increase substantially with the introduction of the Canadian Dental Care Plan (CDCP). We generate estimates of catastrophic health expenditure (CHE) in Canada and assess the contribution of OOP spending in OHC on CHE between 2010 and 2019. Methods: We examined the Survey of Household Spending from 2010 to 2019 by year and in pooled cross-sections and followed the WHO/Europe methodology to determine CHE. Spending OOP in OHC was compared to medicines, medical products, outpatient care, diagnostic tests, and inpatient care. We assessed CHE and the share of OOP spending annually, nationally, provincially, across income quintiles and presence of private insurance including oral health coverage. Results: Estimates in CHE dropped from 5 % (2010) to 3.4 % (2019) and was more common among lower income groups, those without private insurance and Québec residents. Oral health care was the second highest contributor to CHE (after medicines) especially among the lowest income groups. Having private insurance yielded a higher share of OOP spending among lower than higher income groups. Conclusions: From 2010 to 2019, OOP spending in OHC was the second-highest contributor to CHE in Canada. Further monitoring is warranted to ensure financial protection is achieved for OHC after the full implementation 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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».