Social-Biological Interactions in Oral Disease: A ‘Cells to Society’ View
Notice bibliographique
Résumé
Oral diseases constitute a major worldwide public health problem, with their burden concentrating in socially disadvantaged and less affluent groups of the population, resulting in significant oral health inequalities. Biomedical and behavioural approaches have proven relatively ineffective in reducing these inequalities, and have potentially increased the health gap between social groups. Some suggest this stems from a lack of understanding of how the social and psychosocial contexts in which behavioural and biological changes occur influence oral disease. To unravel the pathways through which social factors affect oral health outcomes, a better understanding is thus needed of how the social 'gets under the skin,' or becomes embodied, to alter the biological. In this paper, we present the current knowledge on the interplay between social and biological factors in oral disease. We first provide an overview of the process of embodiment in chronic disease and then evaluate the evidence on embodiment in oral disease by reviewing published studies in this area. Results show that, in periodontal disease, income, education and perceived stress are correlated with elevated levels of stress hormones, disrupted immune biomarkers and increased allostatic load. Similarly, socioeconomic position and increased financial stress are related to increased stress hormones and cariogenic bacterial counts in dental caries. Based on these results, we propose a dynamic model depicting social-biological interactions that illustrates potential interdependencies between social and biological factors that lead to poor oral health. This work and the proposed model may aid in developing a better understanding of the causes of oral health inequalities and implicate the importance of addressing the social determinants of oral health in innovating public health interventions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 | 0,006 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».