Résumé de l'arrière-plan
Pour analyser le comportement de soins dentaires réguliers et la prévalence de l'édentement dans les Danois adultes, rapportée dans croisée séquentielle enquêtes sur la santé bucco-dentaire en coupe par l'application d'une approche marginale à envisager la possibilité d'un effet de regroupement des cohortes de naissance.
Méthodes
données à partir de quatre enquêtes transversales séquentielles de Danois non-institutionnalisés menée 1975-2005 comprenant 4330 répondants âgés 15 ans dans 9 cohortes de naissance ont été analysés. Les variables clés de l'étude étaient à la recherche des soins dentaires sur une base annuelle (ADC) et l'édentement. Pour l'analyse de l'ADC, année de l'enquête, l'âge, le sexe, le groupe le statut socio-économique (SSE), la prothèse à l'usure, l'école et les soins dentaires (DDC) au cours de l'enfance ont été considérés. Pour l'analyse de l'édentation, seuls les répondants âgés de 35 ans ont été inclus. Année de l'enquête, l'âge, le sexe, le groupe SES, ADC et DDC pendant l'enfance ont été considérés comme des facteurs indépendants. Pour prendre en compte l'effet de regroupement des cohortes de naissance, des régressions logistiques marginales avec une structure de corrélation indépendante dans les équations d'estimation généralisées (GEE) ont été réalisées, avec PROC GENMOD dans le logiciel SAS.: Résultats
La proportion globale de personnes à la recherche ADC est passée de 58,8% en 1975 à 86,7% en 2005, tandis que pour les répondants âgés de 35 ans ou plus, la prévalence globale de l'édentation (35+ ans) a diminué de 36,4% en 1975 à 5,0% en 2005. les femmes, les personnes interrogées dans le supérieur groupe SES, dans les années d'enquête plus récentes, sans prothèse, et la réception de la DDC dans toutes les classes au cours de l'enfance ont été associés avec une probabilité plus élevée de la recherche ADC régulièrement (P
& lt; 0,05). L'interaction de la DDC et de l'âge (P
& lt; 0,0001) a été significative. Les probabilités de recherche ADC étaient encore plus élevés chez les sujets avec la DDC dans tous les grades et âgés de 45 ans ou plus. Femmes, ancien groupe d'âge, les répondants dans les années antérieures de l'enquête, ne cherchant pas ADC, inférieur groupe SES, et ne recevant pas la DDC dans tous les grades ont été associés avec une probabilité plus élevée d'être édentés (P
& lt; 0,05). Conclusions
Avec l'utilisation de GEE, l'effet de regroupement potentiel des cohortes de naissance dans les données de l'enquête sur la santé bucco-dentaire transversales séquentielles pourrait être considérée comme appropriée. Le succès de la politique danoise de la santé dentaire a été démontrée par une augmentation continue des habitudes régulières dentaires de visite et la rétention des dents chez les adultes parce que les soins dentaires de l'école a été fournie aux Danois dans leur enfance.
Matériel supplémentaire électronique
La version en ligne de cet article (doi:. 10 1186 /1472-6831-11-9) contient du matériel supplémentaire, qui est disponible pour les utilisateurs autorisés
Contexte
âge, période, et les effets de cohorte
La nécessité d'Population-. études épidémiologiques orales à base a longtemps été préconisée pour déterminer la santé bucco-dentaire ou le comportement d'une population, fixer des objectifs pour l'avenir, et de planifier les services de santé bucco-dentaire de manière appropriée [1]. En outre, il est important d'étudier les changements dans la santé bucco-dentaire (tendances de santé bucco-dentaire) si le système de prestation des soins de santé bucco-dentaire doit être adapté pour servir au mieux les besoins de la population [2]. Âge, période et cohorte (APC) L'analyse a été utilisée par les épidémiologistes afin d'identifier et d'interpréter les changements temporels dans les caractéristiques de la santé ou des comportements dans la recherche médicale et dentaire [3-10]. Les modèles de classification multiple APC ont l'intention d'évaluer les influences nettes de l'âge, la période, ou d'une cohorte sur les résultats d'intérêt [3, 11-16]. effets de l'âge (A) représentent la variation associée à différents groupes d'âge provoquée par des changements biologiques, physiologiques et comportementaux, l'accumulation de l'expérience sociale, et le rôle des changements d'état et les événements associés à la croissance et le vieillissement [6, 7, 17] . Le vieillissement peut conduire à une diminution de la capacité physique et la capacité fonctionnelle, comme une accumulation de problèmes de santé bucco-dentaire comme les caries et les maladies parodontales [6, 7], qui peut finalement affecter la rétention de la dent et aussi la probabilité de l'individu est d'être édenté. effets Période (P) représentent des variations sur des périodes qui touchent tous les groupes d'âge simultanément dans une certaine période historique du temps, ce qui entraîne souvent des changements dans les environnements sociaux, culturels, économiques, technologiques ou physiques [7, 17], tels que les changements dans les politiques de santé bucco ou des changements dans le revenu affectant la capacité de l'individu à se payer des soins dentaires, et, surtout, les progrès de la technologie, conduisant à la grande disponibilité des agents de prévention et des traitements efficaces. Les effets de cohorte représentent la variation entre les différents (naissance) cohortes causées par différentes expériences de formation à long terme, tels que les différences historiques dans les environnements sociaux, économiques et physiques, les progrès technologiques et les changements dans les politiques gouvernementales des années précédentes [7, 12, 17 18].
pour les tendances de la santé ou le comportement par voie orale doivent être identifiés et interprétés, il est important que les influences nettes de l'âge, la période, ou d'une cohorte à déterminer. Par exemple, les changements dans l'utilisation des services dentaires au fil du temps peuvent être liés à l'augmentation des problèmes de santé bucco-dentaire en raison du vieillissement. Cependant, les facteurs d'époque, tels que l'augmentation du ratio dentiste /population, pourraient jouer un rôle important et simultanée. facteurs de cohorte de naissances, tels que l'introduction de soins dentaires gratuits au cours des années scolaires, peuvent influencer le comportement des individus pendant la jeunesse et l'âge adulte.
conventionnel âge, période, et l'analyse de cohorte
approches statistiques classiques ont mis l'accent sur les données de modélisation à le niveau de la population, avec des tables de cohorte (tableaux âge par période) des taux (taux vitaux en particulier), et ont été principalement basé sur le modèle log-linéaire ou d'un modèle linéaire pour les taux de journal [18]. Les ensembles de données utilisés dans l'analyse APC conventionnelle comprenaient des informations principalement sur l'âge et de la période, ou, en outre, sur le sexe. D'autres variables possibles importantes telles que le statut socio-économique étaient généralement absents dans l'ensemble de données. Ce phénomène a été attribué au fait que les ensembles de données adoptées étaient essentiellement des statistiques vitales fournies principalement par les services statistiques ou les autorités hospitalières. Dans l'analyse APC conventionnelle, le problème d'identification (parfois aussi connu comme le «problème d'identifiabilité») inhérente aux dépendances linéaires entre l'âge, la période et la cohorte (Age = Période - cohorte) devrait être notée. Cela signifie que si l'année d'enquête (période) et l'année de naissance (cohorte) des gens sont à la fois connus, l'âge de la cohorte de naissance à l'année de l'enquête (d'âge) est sans équivoque fixé. Ainsi, les estimations des coefficients de régression résultant ne sont pas uniques et ne peuvent pas être utilisés pour l'inférence statistique [19].
Au cours des 30 dernières années, différentes approches ont été appliquées pour résoudre ce problème d'identification. Parmi ces approches, les contraintes ont été suggérées à imposer à l'une des trois variables APC sans affecter le cadre théorique sous-jacente [13]. Par exemple, deux ou plusieurs groupes d'âge peuvent être combinés en un seul groupe. Cependant, différents choix de contrainte pourraient entraîner des effets différents APC estimés [20]. Par conséquent, il est important que la contrainte particulière choisie être supportée par des arguments théoriques antérieures ou des données empiriques. Remplacement des concepts de l'âge, la période et la cohorte par leurs concepts sous-jacents a également été suggéré [21]. Un exemple de cette stratégie est l'utilisation d'un test psychologique approprié, au lieu de l'âge en général, pour représenter le développement intellectuel [22]. Cette stratégie peut résoudre le problème de l'identification et de fournir une interprétation plus facile de l'âge, la période et les effets de cohorte, étant donné que les concepts en question peuvent être mesurées directement plutôt que par une variable proxy. Si l'une des variables d'APC pourrait être mesuré en termes de la variable sous-jacente, la dépendance linéaire entre les variables APC disparaîtrait. De nombreuses études ont déjà examiné et comparé différentes approches [18, 20, 22, 23], mais en résumé, il n'y a pas encore de procédures standard pour résoudre le problème d'identification.
Âge, période, et l'analyse de cohorte en dentisterie
Bien que l'analyse APC a été utilisée par les épidémiologistes d'identifier et d'interpréter les changements temporels dans les caractéristiques ou les comportements de santé bucco-dentaire dans la recherche dentaire [3-10], ils étaient essentiellement descriptive, sous forme de tableaux ou de graphiques [4-6, 8, 10 ]. Par exemple, Holst et Schuller [6] et Ahacic et Thorslund [10] ont adopté une approche descriptive sur les changements de santé bucco-dentaire [24], alors que Schwarz [4] et Sanders et al.
[8] a adopté des régressions distinctes par année et données normalisés selon l'âge descriptives par année et par cohorte, respectivement, pour décrire les effets de l'APC sur le comportement de la santé bucco-dentaire. Seules quelques études, comme Bravo [7], ont suivi la stratégie proposée par Clayton et Schifflers [20, 25] pour analyser les effets de l'APC sur l'utilisation des services dentaires plus de 10 ans au niveau de la population. Cependant, l'étude de Bravo [7] a révélé un risque supplémentaire d'analyse APC conventionnelle au niveau de la population: que de nombreux autres facteurs associés à la demande de soins dentaires ont été ignorées dans l'analyse (comme les soins dentaires à l'école pendant l'enfance, le statut socio-économique, la prothèse à l'usure , etc.).
suggéré l'analyse âge, période et cohorte dans les données d'enquêtes transversales séquentielles
Idéalement, les ensembles de données longitudinales doivent être collectées et analysées si l'analyse APC doit être appliqué au niveau individuel. En réalité, cependant, très peu d'études longitudinales ont été menées dans le but de l'analyse APC [26, 27] dans la recherche dentaire. Au lieu de cela, les données transversales séquentielles au moyen d'enquêtes répétées de la population peuvent avoir été collectées et utilisées pour l'analyse des APC [4, 6, 7]. En outre, en coupe enquête par sondage des rendements de conception de la recherche d'autres facteurs au niveau individuel, en plus de l'âge, la période et la cohorte, qui sont également associés aux variables d'intérêt. Ceci permet d'obtenir des informations supplémentaires au niveau individuel pour le développement de l'analyse de remplacement APC. Le défi pour l'analyse APC dans les données d'enquête transversale séquentielle est que les modèles de régression classiques ne sont pas pris en considération la possibilité que les individus sont regroupés dans la même cohorte de naissance interrogés à différentes années d'enquête, et leurs réponses ou variables de résultats peut être similaire à cause aléatoire les erreurs propres à chaque cohorte sont communs à chacun des répondants dans ces cohortes [17, 28]. Par conséquent, alors que les modèles de régression classiques supposent que les réponses sont indépendantes, les résultats de ces analyses sans tenir compte de l'éventuel effet de regroupement des cohortes de naissance peuvent ne pas être valide. Yang et Land [17, 28] ont développé des méthodologies de modèles hiérarchiques âge-période-cohorte pour les enquêtes transversales séquentielles, et Yang [29] a également appliqué cette méthodologie à un ensemble de données recueillies aux États-Unis. Dans ce projet, une approche marginale a été proposée pour l'analyse des données d'enquêtes transversales séquentielles par des équations d'estimation généralisées (GEE), d'envisager la possibilité d'un effet de regroupement des cohortes de naissance.
Il semble raisonnable de fournir ici une brève description des le programme de soins dentaires pour les enfants danois et la motivation pour le choix des soins dentaires pendant l'enfance comme un proxy pour l'effet de cohorte dans cette analyse. Les soins dentaires pour les enfants au Danemark développé incrémentielle au cours de la première partie de la 19
e siècle, pour atteindre la plupart des enfants dans les grandes villes ou des communautés plus riches. Un compte historique complet de ce développement a été fournie par Lind et al.
[30], et le contexte organisationnel des services dentaires des enfants comme une responsabilité obligatoire des municipalités a été décrite par Kaplis et al.
[ ,,,0],31]. Le système de soins de santé bucco-dentaire pour les enfants et les adolescents a été mandaté par la loi par le Parlement danois à partir de 1972, et avec les modifications introduites en 1977, tous les enfants de la naissance à 18 ans ont été offerts systématique des soins de santé bucco-dentaire gratuit, composé de dentiste généraliste promotion de la santé, la prophylaxie individuelle, les examens cliniques réguliers, et le traitement. En raison du système incrémental de l'introduction de soins dentaires de l'école organisée, les quatre populations étudiées utilisées dans cette analyse représentent les différentes cohortes de naissance avec l'accès aux soins dentaires de l'école différentielle. En 1975, les groupes plus âgés ont été incapables de bénéficier du système de soins dentaires, en contraste avec les groupes d'âge plus jeunes. Décennie après décennie, le système de soins dentaires scolaire élargi pour couvrir une proportion croissante de la population, plus de gens ont eu l'occasion de bénéficier du programme de soins dentaires de l'école. Ainsi, les soins dentaires de l'école pendant l'enfance peut être perçue comme un proxy pour l'effet de cohorte et a été utilisé dans cette analyse pour résoudre le problème de l'identification et de fournir une interprétation plus facile de l'âge, la période et les effets de cohorte.
L'objectif de cette étude était d'analyser les effets de l'âge, la période et la cohorte sur le comportement des soins dentaires réguliers et la prévalence de l'édentement dans les Danois adultes rapportés dans les enquêtes séquentielles de santé bucco-dentaire en coupe par l'utilisation des soins dentaires à l'école pendant l'enfance comme un proxy pour les effets de cohorte et l'application d'une approche marginale à envisager la possibilité d'un effet de regroupement des cohortes de naissance, ainsi que les effets des variables explicatives au niveau individuel par les populations de l'étude de méthodes de GEE.
Nous avons analysé les données de 4330 répondants âgés de 15+ ans dans 9 cohortes de naissance. Les données ont été recueillies dans 4 enquêtes transversales séquentielles de Danois non institutionnalisés. Les quatre enquêtes ont été menées au Danemark en 1975, 1985, 1995 et 2005. Chaque enquête a utilisé un cluster stratifié technique d'échantillonnage à plusieurs étages conçu par le Bureau de la statistique du Danemark (Danmarks Statistik) [4, 32, 33].
l'échantillonnage utilisé pour les enquêtes en 1975, 1985 et 1995 se composait d'une méthodologie qui a foré à travers des zones géographiques jusqu'à une adresse spécifique a été atteint selon un algorithme qui permettrait d'assurer la probabilité statistique de représentativité au niveau national. Les étapes d'échantillonnage pour les enquêtes en 1975, 1985 et 1995 se composait de sélection aléatoire de 230 districts géographiques définies à partir de l'ensemble du pays, principalement en fonction de divisions administratives, la stratification selon géographique structure (urbain-rural) et professionnelle, sélection des grappes de adresses au sein de chaque unité géographique, la sélection aléatoire des grappes de ménages en fonction de la région, et, enfin, la sélection aléatoire des personnes âgées de 15 ans à partir des ménages sélectionnés. (Tous les membres des ménages sélectionnés ont été énumérés dans un ordre fixe, et chaque seconde personne a été choisi au hasard pour interrogatoire.) [4, 32]. Jusqu'à trois visites répétées ont été faites à des destinataires qui ne sont pas disponibles sur la première visite.
Pour l'enquête en 2005, un sondage téléphonique a été utilisé. L'échantillonnage pour le sondage téléphonique comparable était similaire en termes d'assurer une représentation géographique, mais a commencé avec une base de données nationale de numéros de téléphone, qui a été «nettoyé» pour les numéros mobiles et les entreprises. Chaque numéro a également été attaché à un codage de district géographique, basée sur les districts postaux dans les trois grandes villes et aux municipalités dans le reste du pays. La sélection d'un échantillon représentatif au niveau national a été obtenu grâce à un processus à plusieurs étapes impliquant 8 zones géographiques du pays, puis les comtés 16, puis les 276 municipalités, et enfin 306 districts. Répartition de l'échantillon pris en compte la taille proportionnelle de la population, qui a déterminé le nombre de répondants à attendre dans une partie spécifique du pays, corrigé pour la taille extrême, de sorte que même les petites communautés ont eu la chance d'être sélectionné. Jusqu'à 7 appels répétés ont été faites à des destinataires qui ne sont pas disponibles sur le premier appel. En fin de compte, la base de données de l'intimé a été créé.
Les deux processus de sélection ont assuré un échantillon national de probabilité des personnes âgées de 15 ans. Aucune pondération pour les cas d'échec a été fait. Les tailles des échantillons variaient d'environ 1000-1200 à travers les années d'enquête. Ceci correspond à un taux de réponse dans chacune des enquêtes de 71% (1995) à 80% (1975), avec 1985 et 2005 situé entre ceux-ci. Avec les populations d'étude de plus de 1000 répondants dans chaque enquête, les intervalles de confiance étaient étroites et de taille identique. Dans chacune des enquêtes, un noyau de questions identiques a été utilisé sur la base d'un questionnaire structuré développé par l'un des auteurs (ES) et réalisée par un institut de recherche professionnel de sondage d'opinion (Gallup Markedsanalyse A /S) au printemps les quatre années d'enquête [4, 32].
étudier les variables
les variables clés de l'étude étaient à la recherche des soins dentaires sur une base annuelle au cours des cinq années précédentes (ADC, régulièrement au moins une fois par an au cours des cinq années précédentes vs . pas régulièrement chaque année) et édentement (oui vs non). Les variables indépendantes considérées étaient: l'âge (15-24, 25-34, 45-54, 55-64, 65-74, 75+ vs. 35-44); année de l'enquête (1975, 1985, 1995 par rapport à 2005); sexe (homme vs femme); le statut socio-économique (SSE) groupe (basse, moyenne vs élevé), sur la base d'une variable socio-démographique composite recodé à partir de variables d'origine de l'occupation, le revenu et l'éducation; prothèse à l'usure (deux prothèses supérieure et inférieure, soit supérieure ou prothèse inférieure seulement par rapport à aucune prothèse); l'école et les soins dentaires (DDC) pendant l'enfance (dans toutes les classes contre pas dans tous les grades). Au total, il y avait 4330 personnes âgées de 15 ans dans l'ensemble de données. Après les données manquantes ont été exclus (3,6%), il y avait 4172 personnes pour l'analyse de la recherche ADC. Pour l'analyse de l'édentation, seuls les répondants âgés de 35 ans ont été inclus. Puisque les gens de moins de 35 ans avaient une faible probabilité d'être édenté, ce groupe d'âge a été exclu de l'analyse. Après les données manquantes ont été exclus (4,9%), il y avait 2505 personnes pour l'analyse de l'édentement.
Analyse statistique
La distribution de démographiques et d'autres variables explicatives des répondants par année sont résumés dans le tableau 1 avec les proportions valides . La proportion de répondants ayant déclaré la recherche ADC et édentation par année est également signalé, la proportion globale par groupe d'âge figurant à côté des années correspondantes dans les figures. Les effets des variables explicatives sur l'édentement et ADC ont été analysés par régression logistique, avec une structure de corrélation indépendante en GEE avec l'utilisation de PROC GENMOD avec la déclaration REPETE SAS software.Table 1 La distribution et les pourcentages de répondants valides selon les données démographiques et d'autres variables connexes de santé bucco-dentaire en 1975, 1985, 1995, et 2005.
1975
(n = 1204)
1985
(n = 1123)
1995
(n = 1002)
2005
(n = 1001)
|
n (valide%)
n (valide%)
n (valide%)
n (valide%)
Age (ans)
|
|
|
|
15-24
206 (17,1%)
188 (16,7%)
153 (15,3%)
118 (11,8%)
25 -34
245 (20,3%)
206 (18,3%)
202 (20,2%)
159 (15,9%)
35-44
206 (17,1%)
251 (22,4%)
157 (15,7%)
212 (21,2 %)
45-54
187 (15,5%)
136 (12,1%)
147 (14,7%)
181 (18,1%)
55-64
169 (14,0%)
144 (12,8%)
113 ( 11,3%)
170 (17,0%)
65-74
191 (15,9%)
120 (10,7%)
123 (12,3%)
103 (10,3%)
75+
/
78 (6,9%)
107 (10,7%)
58 (5,8%)
Sexe
|
|
< td>
|
Homme
554 (46,0%)
515 (45,9%)
473 (47,2%)
427 (42,7%)
Femme
650 (54,0%)
608 (54,1%)
529 (52,8 %) sur
574 (57,3%)
Le statut socio-économique (SSE)
|
|
|
|
Low
413 (34,3%)
437 (38,9%)
385 (38,4%)
364 (36,4%)
moyen
676 (56,1%)
525 (46,7%)
460 (45,9%)
440 (44,0%)
Haute
115 (9,6%)
161 (14,3%)
157 (15,7%)
197 (19,7%)
Denture-porter
|
|
|
|
supérieures et inférieures des prothèses
298 (25,3%)
232 (20,7%)
181 (18,1%)
61 (6,1%)
Seulement supérieure ou prothèse inférieure
149 (12,6%)
104 (9,3%)
82 (8,2%)
110 (11,0%)
Aucun dentier
732 (62,1%)
787 (70,1%)
739 (73,8%) sur
830 (82,9%)
disparus
25 (-)
0 ( -)
0 (-)
0 (-)
école de soins dentaires (DDC) pendant l'enfance
|
|
|
|
A tous les niveaux
427 (36,3%)
703 (63,4%)
727 (72,6%)
867 (86,6%)
Non à tous les niveaux de qualité
750 (63,7%)
406 (36,6%)
275 (27,4%)
134 (13,4%)
disparus
27 (-)
14 (-)
0 (-)
0 (-)
recherche de soins dentaires sur une base annuelle au cours des cinq années précédentes ( ADC)
régulièrement au moins une fois par an
683 (58,8%)
780 (69,5%)
759 (75,7%)
823 (86,7%)
Pas régulièrement chaque année
479 (41,2%)
343 (30,5%)
243 (24,3%)
126 (13,3%)
manquant
42 (-)
0 (-)
0 (-)
52 (-)
édentation (âge 35+ ans)
Oui
269 (36,4%)
188 (26,3%)
133 (20,6%)
36 (5,0%)
Non
471 (63,6%)
527 (73,7%)
514 (79,4%)
688 (95,0%)
manquant
13 (-)
14 (-)
0 (-)
0 (-)
Notez que, en 1975, le groupe des 75 ans et a été inclus dans le groupe des 65 ans.
analyse GEE
modèles marginaux tels que GEE sont appropriées lorsque l'intérêt de l'étude ne sont pas l'effet de regroupement et leurs variances, mais les inférences sur la réponse moyenne sur la population et que les différences entre les groupes sont minimes [34]. GEE a été proposé pour les données corrélées par Liang et Zeger [35, 36], en utilisant la quasi approche de -likelihood [37]. L'approche GEE, étendant l'idée du modèle linéaire généralisé (GLM), assume une fonction connue de l'espérance marginale des variables dépendantes [38]. Liang et Zeger [36] proposé spécifiant le "travail" matrice de corrélation pour les observations des répondants du même groupe pour obtenir des estimateurs convergents des coefficients de régression et leurs erreurs types robustes asymptotiquement, même lorsque la structure "de corrélation de travail» est incorrecte [35 , 36, 38-40]. En conséquence, les erreurs types robustes sont généralement préférés. Contrairement à la technique ordinaire de l'analyse de régression, le GEE permet de compte pour une éventuelle corrélation entre les réponses des personnes au sein de la même cohorte de naissance.
Des régressions logistiques réalisées pour chaque année d'enquête séparément, il a été observé qu'il y avait des effets homogènes dans certains groupes d'âge (non présentés ici). Par conséquent, pour l'analyse de la recherche ADC dans ce projet, l'âge serait regroupé comme 15-24, 25-34, 35-44, 45-64 et 65 ans, avec le groupe d'âge de 35 à 44 ans comme catégorie de référence. Et pour l'analyse d'être édenté, l'âge serait regroupée comme 35-44, 45-64, 65-74 et 75 ans, avec le groupe d'âge de 35 à 44 ans comme la catégorie de référence. En outre
, le possible effet de regroupement des cohortes de naissance a été pris en compte dans les modèles de GEE, mais l'effet de cohorte n'a pas été estimée explicitement. DDC pendant l'enfance a été utilisé comme proxy de l'effet de cohorte. Cette stratégie a résolu le problème d'identification et a fourni une interprétation plus facile de l'effet de cohorte.
Pour l'analyse GEE de l'ADC, les variables explicatives étaient l'âge (15-24, 25-34, 45-64, 65+ vs 35-44 ), année de l'enquête, le sexe, le groupe SES, prothèse à l'usure, et la DDC pendant l'enfance. Pour l'analyse de GEE édentement, seuls les répondants âgés de 35 ans ont été inclus. Les variables explicatives sont l'âge (45-64, 65-74, 75+ vs. 35-44), année de l'enquête, le sexe, le groupe SES, ADC et DDC pendant l'enfance.
Parce que le modèle GEE n'a pas estimé par le plein -information maximum de vraisemblance, les tests couramment utilisés tels que le ratio test de vraisemblance, le critère d'information (AIC), et d'information bayésien Critères (BIC) de Akaike pour l'ajustement du modèle, la sélection du modèle pénalisé, et de bloquer des tests de signification peut ne pas être approprié. Heureusement, le
Quasi -likelihood sous la statistique Indépendance modèle Critère (QIC) proposé par Pan [41] est analogue à la statistique AIC et peut être utilisé pour comparer les modèles GEE pour la sélection des modèles de régression et des corrélations de travail. Le modèle avec un plus petit QIC est plus préférable, et la plupart des progiciels statistiques (par exemple, SAS) qui mettent en œuvre GEE fournissent également des modalités de ces tests.
Dans ce projet, la statistique QIC a été utilisée pour la sélection du modèle GEE. Les résultats GEE ont été exprimés en rapports de cotes et les intervalles de 95% de confiance correspondant (CI) et la p-valeur associée du test de Wald pour le test d'importance ont également été signalés. Tous les tests statistiques ont été réalisées avec des tests à deux faces au niveau de signification de 0,05. Toutes les analyses ont été réalisées avec la version 9.2 SAS (Cary, NC, USA). Les résultats de l'ensemble Description
En 1975, le groupe des 75 ans a été inclus dans le groupe des 65 ans. Dans les enquêtes ultérieures, cette distinction a été enregistrée dans les groupes d'âge 65-74 et 75+. Tableau 1 présente la répartition des données démographiques et d'autres variables de santé bucco-dentaire connexes (âge, sexe, SES, prothèse à l'usure, et la DDC pendant l'enfance) par année. Le nombre d'observations non manquantes dans la variable correspondante sont également répertoriés. Les distributions d'âge étaient généralement en forme de cloche (tableau 1), tandis que le genre a été distribué de façon presque égale. Près de la moitié de ceux du groupe statut socio-économique ont été dans la catégorie moyenne, avec 56,1% en 1975 en légère baisse à 44,0% en 2005. En 1975, 62,1% des personnes interrogées ne portaient pas les prothèses dentaires, et cette proportion est passée à 82,9% en 2005. Le pourcentage des répondants qui reçoivent la DDC dans toutes les classes pendant l'enfance est passé de 36,3% en 1975 à 86,6% en 2005.
recherche de soins dentaires sur une base annuelle (ADC)
résultats descriptifs
correspondant à la croissance supplémentaire des services oraux de soins de santé des enfants, seulement 36% de la population 1975 ont déclaré avoir eu des soins dentaires à tous les grades au cours de leurs années d'école, avec des variations considérables entre les groupes d'âge (3% du groupe d'âge le plus par rapport à 70% des plus jeunes). Cette proportion a augmenté de façon spectaculaire au cours de chaque décennie, à 63% en 1985, 73% en 1995, et 87% en 2005. Dans la population générale, la proportion de personnes qui cherchent ADC a augmenté de 58,8% (IC à 95%, 56,0% -61,6% ) en 1975 jusqu'à 86,7% (IC à 95%, 84,5% -88,9%) en 2005 (voir le tableau 1). Les changements temporels dans les proportions de personnes en quête ADC ont été observées pour tous les groupes d'âge 1975-2005 (Figure 1). Le pourcentage de personnes qui cherchent ADC diminue généralement avec l'âge, mais au fil des années d'enquête, ceux de la tranche d'âge a tendance à maintenir le taux d'utilisation des soins dentaires de haute de leur jeunesse (par exemple, les 15 à 24 ans dans 1975, qui étaient 45-54 en 2005), alors que les groupes d'âge plus jeunes dans les enquêtes ultérieures ont été moins enclins à signaler des soins dentaires réguliers (par exemple, 15 à 24 et 25 à 34 ans en 2005). Figure 1 Regular comportement de soins dentaires chez les Danois adultes. Proportion des répondants par groupe d'âge qui ont déclaré la recherche de soins dentaires sur une base annuelle au cours des cinq années précédant l'année de l'enquête. Note:. En 1975, le groupe des 75 ans a été inclus dans le groupe des 65 ans
résultats GEE
Basé sur la statistique QIC pour la sélection du modèle GEE, les variables explicatives du modèle final étaient l'âge, année de l'enquête, le sexe, le groupe SES, prothèse à l'usure, la DDC pendant l'enfance, et l'interaction entre l'âge et la DDC pendant l'enfance (P
& lt; 0,05) (tableau 2). Les femelles ont été associés à une probabilité plus élevée de chercher ADC régulièrement, comme le montre le résultat que les chances de «chercher ADC régulièrement» était plus faible chez les hommes que chez les femmes [odds ratio (OR) = 0,56; IC à 95%, de 0,50 à 0,62; P
& lt; 0,0001]. De même, en comparaison avec le groupe de SSE élevé, les chances de «chercher ADC régulièrement» dans les groupes de SSE moyen à faible et étaient significativement plus petits, avec respectivement OR 0,39 (IC 95%, 0,27 à 0,55) et 0,58 (95% CI, de 0,39 à 0,86). Les répondants ne portait pas de prothèse étaient beaucoup plus susceptibles de chercher ADC régulièrement que les répondants à la fois supérieure et les prothèses dentaires inférieures (OR = 0,06; IC 95%, 0,05-0,08) et ceux qui ne soit un supérieur ou d'une prothèse inférieure (OR = 0,41 ; IC 95%, 0.29-0.58) .Table 2 rapports de cotes avec des intervalles de 95% de confiance (IC) et P-valeurs des tests de Wald du modèle final pour la probabilité de rechercher ADC régulièrement par les danois de 15 ans - 75+ au Danemark, 1975 - 2005.
explicative
variable de l'Odds ratio
(IC à 95%)
valeur P
Age (ans)
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0,1491
65+
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45-64
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35 -44a
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25-34
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Tous les auteurs ont lu et approuvé la version finale du manuscrit.
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