Notice bibliographique
Résumé
Despite concerns regarding the oral health of rural Canadians, estimates of oral health-related quality of life do not exist in published provincial data. The objective of this population-based cross-sectional study was to estimate rural-urban differences in oral health-related quality of life (OHRQoL). Using Andersen's behavioral model for health services utilization as the conceptual framework, data from 1,788 parents/caregivers of schoolchildren from 8 regions of Quebec, Canada were collected through the employment of a two-stage sampling technique. Place of residency was defined according to Statistics Canada's Census Metropolitan Area and Census Agglomeration Influenced Zone classification. The outcome of interest was OHRQoL, measured using a validated Oral Health Impact Profile-14 (OHIP-14) questionnaire. The prevalence, extent and severity of negative oral health impacts were calculated after applying data heightening. Descriptive statistics, bivariate analyses and binary logistic regressions were performed using SPSS version 22. Our results showed that residents of rural areas had poorer oral health-related quality of life than those living in urban zones (P=0.02). Rural residents reported higher negative daily-life impacts in pain, psychological discomfort and social disability OHIP-14 domains (P<0.05). Additionally, there was a statistically significant difference between rural and urban populations in the extent of negative oral health impacts (P=0.03). However, the difference in severity of poor oral health was not statistically significant for the two population groups. Logistic regression indicated that factors such as the place of residency (OR=1.6; 95%CI=1.1-2.5; P=0.022), perceived oral health (OR=9.4; 95%CI= 5.7-15.5; P<0.001), dental treatment needs factors (perceived need for dental treatment, pain, dental care seeking) (OR=8.7; 95%CI=4.8-15.6; P<0.001) and education (OR=2.7; 95%CI=1.8-3.9; P<0.001) significantly affect OHRQoL. Based on these findings, we conclude that there is a rural-urban difference in OHRQoL in Quebec, Canada. Policies focusing on oral health promotion, educational interventions and tailored need-based programs are necessary to improve the OHRQoL of vulnerable populations.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».