Impact of Poor Oral Health on Community-Dwelling Seniors: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this scoping review was to determine health-related impacts of poor oral health among community-dwelling seniors. Using MeSH terms and keywords such as elderly, general health, geriatrics, 3 electronic databases-Medline, CINAHL, and Age Line were searched. Title and abstracts were independently screened by 3 reviewers, followed by full-texts review. A total of 131 articles met our inclusion criteria, the majority of these studies were prospective cohort (77%, n = 103), and conducted in Japan (42 %, n = 55). These studies were categorized into 16 general health outcomes, with mortality (24%, n = 34), and mental health disorders (21%, n = 30) being the most common outcomes linked with poor oral health. 90% (n = 120) of the included studies reported that poor oral health in seniors can subsequently lead to a higher risk of poor general health outcomes among this population. Improving access to oral healthcare services for elderly can help not only reduce the burden of oral diseases in this population group but also address the morbidity and mortality associated with other general health diseases and conditions caused due to poor oral health. Findings from this study can help identify shortcomings in existing oral healthcare programs for elderly and develop future programs and services to improve access and utilization of oral care services by elderly.
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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 | 0,006 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».