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Enregistrement W7115366576

Examining changes in income-related oral health inequality in Canada: a population-level perspective

2016· article· en· W7115366576 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUniversity of Birmingham Research Portal (University of Birmingham) · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueDental Health and Care Utilization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInequalityOral healthPopulationPerspective (graphical)EpidemiologyMultivariate analysisGini coefficientLogistic regression
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Monitoring trends in oral health outcomes is key to identifying population needs and informing policy for improvements in oral health of Canadians. At present, effort to examine income-related inequalities in oral health and their changes over time has been minimal in Canada. Our objectives were to examine and compare income-related inequalities in decayed teeth in Canada between 1970 and 2000s. Methods: A secondary data analysis using the Nutrition Canada National Survey 1970-1972 and Canadian Health Measures Survey 2007-2009 was performed in order to examine individual- and population-level income-related inequalities in oral health. Income quintiles and concentration indices for the presence of one or more decayed teeth were derived using indirect standardization and multivariate logistic regression. Results: Results highlight that income-gradients in oral health have persisted over time, with lower reductions in decayed teeth in lower income quintiles than higher quintiles. Higher concentration indices were exhibited in more recent surveys suggesting an increase in income-related inequality in decayed teeth over time. Conclusion: Our findings provide a benchmark for measuring changes to income-related inequalities in oral health in the Canadian population and reveal that inequalities in untreated dental disease have persisted despite overall reductions in caries rates over time.

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)0,003
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 enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,291

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,010
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,112
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,228 · 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
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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