Regional Aspects of Providing Dental Care to the Population
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: An assessment of dynamics of requests for dental care in the regions is necessary to obtain an idea of the existing tendencies in the development of dental diseases, risk groups, and also areas for optimizing dental care and elaborating approaches that contribute to increase in its availability and development of preventive programs for various groups of the population. AIM: A retrospective analysis of the populations requests for dental care for 2011–2021 in the Mari El Republic. MATERIALS AND METHODS: The parameters of dental care for the population of the federal statistical observation form No. 30 ‘Information on the medical organization’ for the Mari El Republic for 2011–2021 were used. To characterize and evaluate the studied parameters, the median (Me), Pearsons chi-square (χ2), probability value (p), and the coefficient of determination of the trend line of time series (R2) were calculated. For statistical data processing, the add-in program for Microsoft Excel Atte Stat 12.0.5 was used. RESULTS: In the Mari El Republic from 2011 to 2021, a steady decrease was observed in both the overall and primary requests for dental care by the population (from 0.80 to 0.16 per capita, R2=0.75 and from 0.29 to 0.06 per capita, R2=0.72 respectively). About a quarter of dental caries cases in adult patients were detected with complications, which significantly decreased from 24.6% to 18.4% (χ2=11.6; p=0.001), but increased among children from 19.5% to 20.4% (χ2=2.6; p=0.01). According to the results of preventive examinations, children needed oral sanitation more often than adults (Me=66.3% [95% CI 68.7–63.9] and Me=57.9% [95% CI 63.0–52.1] respectively). The absolute number of municipal dental offices in the republic had an unstable downward trend (R2=0.04). CONCLUSION: The unfavorable situation in terms of coverage of the child population with dental care and high prevalence of diseases requires in-depth study to develop management decisions. One of the important preventive areas is hygiene education and training of the population, in childrens groups as well.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,006 | 0,001 |
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 ».