MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W4415982766 · doi:10.34689/sh.2025.27.4.016

STAFFING OF THE DENTAL SERVICE IN THE REGIONS OF KAZAKHSTAN: A 2014-2024 ANALYSIS

2025· article· ru· W4415982766 on OpenAlexaff
А.О. Сыздықова, Д.Б. БЕККАЗИНОВА, Turetay Ruzuddinov, Ainur B. Qumar

Bibliographic record

VenueĠylym men densaulyķ saķtau. · 2025
Typearticle
Languageru
FieldHealth Professions
TopicDental Education, Practice, Research
Canadian institutionsMontréal InVivo
Fundersnot available
KeywordsStaffingService (business)Christian ministryDistribution (mathematics)Human resourcesStatistical analysisUnit (ring theory)Rural areaSkill mix

Abstract

fetched live from OpenAlex

Background: Dental staffing plays a key role in the quality and accessibility of dental care. In Kazakhstan, the number and distribution of dentists, their qualifications, and their level of training remain pressing issues for the healthcare system. This study aims to analyze the staffing of the dental service in Kazakhstan from 2014 to 2024, identifying issues in the distribution and training of dental specialists. Materials and methods: Official statistical data from the Ministry of Health of the Republic of Kazakhstan were examined. Indicators of dentist provision per 10,000 populations were extracted for 2014–2024 across all administrative regions, including newly established areas, with separate analysis of urban and rural populations. Descriptive and comparative statistical methods were applied to identify trends, disparities, and structural changes. Results: The total number of dentists increased from 4812 in 2014 to 5213 in 2024, showing a moderate upward trend. However, significant interregional and settlement-based disparities persist. Large cities such as Astana, Almaty, and Shymkent demonstrated growth and relatively high staffing levels, whereas rural territories remained critically underserved. In 2024, urban areas had on average 3.5 dentists per 10,000 populations, compared to only 1.0 in rural areas. Regions such as Aktobe and Zhambyl showed steady improvement, while Karagandy, East Kazakhstan, and Akmola experienced a pronounced decline. Newly established regions, including Abai, Zhetysu, and Ulytau, revealed unstable dynamics, reflecting structural and organizational challenges. Conclusion: Significant regional differences, insufficient renewal of the material and technical base in peripheral regions, and problems with the distribution of human resources require the development and implementation of targeted state programs and strategies. Введение: Кадровое обеспечение стоматологической службы играет ключевую роль в качестве и доступности стоматологической помощи. В Казахстане актуальными вопросами для системы здравоохранения остаются численность и распределение врачей-стоматологов, их квалификация и уровень подготовки. Целью данного исследования является анализ кадрового обеспечения стоматологической службы в Казахстане с 2014 по 2023 год, выявление проблем в распределении и подготовке стоматологических специалистов. Материалы и методы: Были изучены официальные статистические данные Министерства здравоохранения Республики Казахстан. Показатели обеспеченности стоматологической помощью на 10 000 населения были получены за 2014–2024 годы по всем административным регионам, включая вновь образованные районы, с раздельным анализом городского и сельского населения. Для выявления тенденций, различий и структурных изменений применялись методы описательной и сравнительной статистики. Результаты: Общее количество врачей-стоматологов увеличилось с 4812 в 2014 году до 5213 в 2024 году, демонстрируя умеренную тенденцию к росту. Тем не менее, сохраняются значительные межрегиональные и поселенческие различия. Крупные города, такие как Астана, Алматы и Шымкент, продемонстрировали рост и относительно высокий уровень кадрового обеспечения, в то время как сельские территории оставались критически недообеспеченными. В 2024 году в городах в среднем на 10 000 населения приходилось 3,5 врача-стоматолога, по сравнению с 1,0 в сельской местности. Такие регионы, как Актюбинская и Жамбылская, продемонстрировали устойчивое улучшение, в то время как Карагандинская, Восточно-Казахстанская и Акмолинская области столкнулись с выраженным спадом. Вновь созданные регионы, включая Абайскую, Жетысускую и Улытаускую, продемонстрировали нестабильную динамику, что отражает структурные и организационные проблемы. Заключение: Значительные региональные различия, недостаточное обновление материально-технической базы в периферийных регионах, проблемы с распределением кадровых ресурсов требуют разработки и реализации целевых государственных программ и стратегий. Кіріспе. Стоматологиялық кадрлармен қамтамасыз ету стоматологиялық көмектің сапасы мен қолжетімділігінде шешуші рөл атқарады. Қазақстанда тіс дәрігерлерінің саны мен таралуы, олардың біліктілігі мен дайындық деңгейі денсаулық сақтау жүйесі үшін өзекті мәселелер болып қала береді. Бұл зерттеудің мақсаты – 2014-2023 жылдар аралығындағы Қазақстандағы стоматологиялық қызметтің кадрлық қамтамасыз етілуіне талдау жасау, стоматологиялық мамандарды бөлу мен оқытудағы проблемаларды анықтау. Материалдар мен әдістер: Қазақстан Республикасы Денсаулық сақтау министрлігінің ресми статистикалық мәліметтері зерттелді. 2014-2024 жылдарға 10 000 тұрғынға шаққандағы стоматологпен қамтамасыз ету көрсеткіштері қала және ауыл тұрғындарын бөлек талдау арқылы жаңадан құрылған аудандарды қоса алғанда, барлық әкімшілік аймақтар бойынша алынды. Трендтерді, диспропорцияларды және құрылымдық өзгерістерді анықтау үшін сипаттамалық және салыстырмалы статистикалық әдістер қолданылды. Нәтижелер: Тіс дәрігерлерінің жалпы саны 2014 жылы 4812-ден 2024 жылы 5213-ке дейін өсті, бұл қалыпты өсу үрдісін көрсетті. Дегенмен, аймақаралық және елді мекендерге негізделген елеулі айырмашылықтар сақталуда. Астана, Алматы және Шымкент сияқты ірі қалалар өсу мен салыстырмалы түрде жоғары кадрлық деңгейлерді көрсетті, ал ауылдық аумақтар өте төмен қызмет көрсету деңгейінде қалды. 2024 жылы қалалық жерлерде 10 000 халыққа орташа есеппен 3,5 тіс дәрігері болса, ауылдық жерлерде 1,0 ғана болды. Ақтөбе және Жамбыл сияқты облыстарда тұрақты жақсару байқалса, Қарағанды, Шығыс Қазақстан және Ақмолада айтарлықтай құлдырау байқалды. Жаңадан құрылған аймақтар, соның ішінде Абай, Жетісу және Ұлытауда құрылымдық және ұйымдастырушылық қиындықтарды көрсететін тұрақсыз динамика анықталды. Қорытынды: Елеулі өңірлік айырмашылықтар, шеткері аймақтардағы материалдық-техникалық базаның жеткіліксіз жаңартылуы, адам ресурстарын бөлу проблемалары мемлекеттік мақсатты бағдарламалар мен стратегияларды әзірлеуді және іске асыруды талап етеді.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.005
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.190
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0050.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0010.010
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0020.001
Research integrity0.0000.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.049
GPT teacher head0.457
Teacher spread0.408 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2025
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueĠylym men densaulyķ saķtau.Same topicDental Education, Practice, ResearchFrench-language works237,207