Reducing Indigenous Oral Health Inequalities: A Review from 5 Nations
Notice bibliographique
Résumé
Indigenous populations around the world experience a disproportionate burden in terms of oral diseases and conditions. These inequalities are likely due to a complex web of social determinants that includes poverty, historical consequences of colonialism, social exclusion, government policies of assimilation, cultural annihilation, and racism in all its forms (societal, institutional). Despite documented oral health disparities, prevention interventions have been scarce in Indigenous communities. This review describes oral health interventions and their outcomes conducted for Indigenous populations of the United States, Canada, Brazil, Australia, and New Zealand. The review includes research published since 2006 that are available in English in electronic databases, including MEDLINE. A total of 13 studies were included from the United States, Canada, Brazil, and Australia. The studies reviewed provide a wide range of initiatives, including interventions for prevention and treatment of dental disease, as well as interventions that improve oral health knowledge, behaviors, and other psychosocial factors. Overall, 6 studies resulted in improved oral health in the study participants, including improvements in periodontal health, caries reduction, and oral health literacy. Preferred intervention methodologies included community-based research approaches, culturally tailored strategies, and use of community workers to deliver the initiative. Although these studies were conducted with discrete Indigenous populations, investigators reported similar challenges in research implementation. Recommendations for future work in reducing oral health disparities include addressing social determinants of health in various Indigenous populations, training future generations of dental providers in cultural competency, and making Indigenous communities true partners in research.
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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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».