Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Canada’s national system of health insurance facilitates equitable access to health care; however, since dental care is generally privately financed and delivered, access to oral health care remains uneven and inequitable. To avoid the upfront costs, many argue that socially marginalized groups should seek oral health care from medical providers. This study therefore explored the rates and numbers of visits to physicians for oral health-related diagnoses in Ontario, Canada’s most populated province. METHODS: A retrospective secondary data analysis of health system utilization in Ontario was conducted for visits to physicians for oral health-related diagnoses. Data for all Ontario Health Insurance Plan (OHIP) approved billing claims were accessed over 11 fiscal years (2001–2011). Age- and sex-adjusted rates were calculated. RESULTS: Approximately 208,375 visits per year, with an average of 1,298/100,000 persons, were made to physicians for oral health-related diagnoses. Women, irrespective of the year, made more visits, and there was an increasing trend in visits made by elderly people. CONCLUSION: The number of people visiting physicians for oral health reasons is arguably high. The public health system is being billed for services for oral health issues that the provider is not appropriately trained to treat. Provision of timely and accessible oral health care for socially marginalized populations needs to be prioritized in health care policy. KEY WORDS: Medical billing; health services; health policy; access to oral health care La traduction du résumé se trouve à la fin de l’article. Can J Public Health 2015;106(3):e127–e131
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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 | 0,026 | 0,061 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,113 | 0,014 |
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 ».