The Impact of Tooth Retention on Health and Quality of Life in Older Adults
Notice bibliographique
Résumé
Abstract America is aging rapidly, and older adults (age ≥65 y) are retaining more of their natural teeth, a trend expected to continue. Although much is known about the impact of complete tooth loss on overall health and well-being, less is known about the effect of partial tooth loss. We conducted a systematic review to advance our understanding of the impact of retaining ≥20 teeth on health and quality of life (QoL) in older adults using two tooth retention concepts – shortened dental arch (SDA) and functional dentition (FD). We searched seven scientific databases from 1981–2019 for publications on tooth retention and outcomes and impact on health and QoL. Ninety-six studies were included in this review. Most were assessed with low risk of bias (n=74) and of good quality (n=73) using the revised Cochrane Risk of Bias tool and Newcastle-Ottawa Scale. Tooth retention was defined as FD in 82 studies, SDA in 10 studies, and four studies used both. Most were cross-sectional and only seven were from the US. We found an increasing trend among published studies in using FD and SDA to describe natural dentition retention (50 articles in 2015-19 vs one in 1995-99). In general, having <20 teeth was associated with increased likelihood for functional dependence, onset of disability, declines in higher-level functioning, and lower QoL. New information is needed to facilitate clinical decision-making, care-giving, and to help health providers better meet the future oral health needs of an aging US population.
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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 | 0,008 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».