Association between oral health and frailty: A systematic review of longitudinal studies
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To systematically review longitudinal studies on the association between oral health and frailty indicated by any validated scale or index. BACKGROUND: Frailty and poor oral health are common among ageing populations; however, evidence from longitudinal studies is scarce. METHODS: Three databases (MEDLINE, EMBASE and LILACS) were searched for published literature up to July 2018 using prespecified search strategy. Grey literature was searched using OpenGrey and Google Scholar. Quality of included studies was checked using the Newcastle-Ottawa Quality Assessment Scale (NOS) for longitudinal studies. RESULTS: Five longitudinal studies from three countries (Mexico, Japan, and UK) that examined the association between oral health and frailty were identified. All studies used Fried's frailty phenotype criteria for measuring frailty. Oral health indicators were number of teeth, periodontal disease, oral functions (functional dentition with occluding pairs and maximum bite force), use of removable dentures, accumulation of oral health problems and dry mouth symptoms. The studies showed significant association of number of teeth (two studies), oral functions (two studies), accumulation of oral health problems and number of dry mouth symptoms with frailty incidence, whereas periodontal disease showed inconsistent associations. CONCLUSION: This systematic review identified significant longitudinal associations between oral health indicators and frailty that highlight the importance of oral health as a predictor of frailty in older age. There is a need for further research exploring the role of nutrition as a mediator of the relationship between oral health and frailty.
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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 | 0,013 | 0,058 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,011 |
| 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 | 0,002 | 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 ».