Self-perceived Oral Health Status and Oral Healthcare Services Utilization among an Underserved Sample of Pregnant Women in London, Ontario.
Notice bibliographique
Résumé
Background: Oral health during pregnancy is of high importance because of the impacts physiological alterations have on oral health and because adverse pregnancy outcomes can result from oral and dental conditions. Previous studies demonstrated a high dental visit avoidance among pregnant women due to barriers such as cost and misbeliefs.\nObjectives: The main objective of this thesis was to investigate the unmet dental and oral needs during pregnancy, and associated factors, through two complementary studies.\nMethods: A systematic literature review was conducted regarding misbeliefs about oral health and dental visits during pregnancy. A survey-based study was conducted on a clinic-based sample of pregnant women in London, Ontario.\nResults: The most common misbeliefs discussed in the 45 studies included in our Systematic Review were related to the safety of dental care services utilization and treatments, and the supposed impacts of pregnancy on oral health. The pilot study recruited 67 of 76 eligible subjects, of whom 76.1% reported having good to excellent oral health and 82.1% had visited a dentist within the last two years. Of 51 who had no dental visit during pregnancy, 12 believed it was not necessary, while cost was a barrier for 18 individuals. Age (p=0.001), education (p=0.003), and dental flossing frequency (p=0.035) were significantly associated with self-reported oral health. Women with dental insurance (p=0.022) and good to excellent oral health status (p=0.029) were more likely to have visited a dentist within the last two years. Oral health status and dental visit patterns of the study sample were poorer than the Canadian general population, and may reflect the clinic which was a disadvantaged population.\nConclusion: Educational interventions regarding oral health awareness and policies improving access to dental insurance may improve the unmet oral and dental needs and access to dental care services. Further analyses of more diverse populations and larger samples are required to provide a better understanding of the unmet oral needs and dental visit patterns during pregnancy.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».