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Enregistrement W6977078949 · doi:10.60692/kpc93-02h25

Oral healthcare seeking behavior of Malaysian adults in urban and rural areas: findings from the National Health and Morbidity Survey 2019

2023· article· en· W6977078949 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueGreater South Information System · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueFerroelectric and Piezoelectric Materials
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStratified samplingQuarter (Canadian coin)Descriptive statisticsHealth careLogistic regressionEthnic groupRural areaOral healthMultistage sampling

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background The development and implementation of appropriate strategies to enhance oral health in the community can be aided by an understanding of oral healthcare seeking behavior among urban and rural populations. The purpose of this study was to identify the factors associated with oral healthcare seeking behavior of the Malaysians in urban and rural locations who self-reported dental problems. Methods The National Health and Morbidity Survey 2019, a cross-sectional nationwide household survey that focused on non-institutionalised Malaysians, provided the data for this study on adults in Malaysia who were 18 years of age and older. A two-stage stratified random sampling technique was employed to ensure national representativeness. Data was collected using a multilingual (Malay and English), structured, and validated questionnaire via face-to-face interviews from July to October 2019. The dependent variable was oral healthcare seeking behavior (sought oral healthcare and self-medication). Independent variables were predisposing, enabling and health needs factor based on Andersen's Behavioral Model. Descriptive statistics were used to describe the characteristics and oral healthcare seeking behavior of the respondents. The relationship between the independent and dependent variables were investigated using multivariable logistic regression analysis. Results The analysis comprised a total of 10,134 respondents, representing about 18.2 million Malaysian adults aged 18 and above. The overall prevalence of Malaysian adults who self-reported dental problems was low (5.5%) and was slightly higher in the rural than urban population. Almost half sought treatment from healthcare practitioners, and almost a quarter self-medicated. Ethnicity was associated with seeking healthcare and self-medication among urban dwellers. Among the rural population, income level was associated with seeking healthcare while education level was associated with self-medication. Conclusion Disparities in oral healthcare seeking behaviors exist between Malaysians living in urban and rural areas. Future policies should adopt focused strategies that concentrate on oral healthcare accessibility and health literacy of the vulnerable and rural populations to achieve the best oral healthcare for this population group.

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)0,001
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 enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,050

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,213 · 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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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