A Systematic Review on Water Fluoride Levels Causing Dental Fluorosis
Notice bibliographique
Résumé
Dental fluorosis is a long-existing public health issue resulting from inequitable access to potable water. Socially disadvantaged rural communities in fluoride-endemic areas, where a conventional irrigation system is absent and groundwater containing natural fluoride is the predominant source of drinking water, face a significant oral public health threat. This study aimed to determine the association between water fluoride levels and dental fluorosis. A systematic review aligned with PRISMA principles was conducted using the SPIDER search methodology and relevant keywords on many search engines, such as Google Scholar, PubMed, Elsevier, Sage, Web of Science, Cochrane, and Scopus. This review sought to ascertain the PICO model’s application as a search strategy tool. The reviewers gathered and assessed 1164 papers from January 2010 to January 2023. In total, 24 research papers from diverse databases were included. Using the Newcastle–Ottawa Scale, grades resulting from several data screens were evaluated. According to a previous systematic review, there may be publication bias in studies examining the association between fluoride in drinking water and dental fluorosis. The findings of this systematic review indicate that subpar fluoride is detrimental to human health. The author outlines legislative tools and technological advancements that might reduce fluoride levels.
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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 | 0,007 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».