MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4387730361 · doi:10.1371/journal.pone.0293118

Overview of oral health status and associated risk factors in maritime settings: An updated systematic review

2023· review· en· W4387730361 sur OpenAlexaff
Tuan Nguyen, Sanju Gautam, Sweta Mahato, Olaf Chresten Jensen, Arezoo Haghighian Roudsari, Fereshteh Baygi

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2023
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMaritime Navigation and Safety
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMEDLINEMedicineEnvironmental healthBioinformaticsData scienceBiologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: The aim of this study is to provide an updated overview of the oral health status and associated risk factors in maritime settings. METHODS: We systematically searched PubMed, Ovid Embase, Web of Science, CINAHL and SCOPUS from January 2010 to April 2023. Two independent reviewers extracted the data. The quality of included studies was assessed using relevant assessment tools. RESULTS: A total of 260 records were found in the initial search; 24 articles met the inclusion criteria. Most studies had descriptive design, and only two randomized controlled trials were found. The main oral health issues noted are oral cancer, dental caries, periodontal diseases, oral mucosal lesions, and dental emergency. Male seafarers have higher risk of oral cancers in the tongue, lips, and oral cavity while oral mucosal lesions are more prevalent among fishermen. CONCLUSIONS: Dental caries and periodontal diseases are prevalent in both seafarers and fishermen. The consumption of tobacco, alcohol, fermentable carbohydrate, and poor oral hygiene are risk factors that affect the oral health status at sea. The occurrence of oral diseases in maritime setting requires more attention of researchers and authorities to develop strategies to tackle these issues. TRIAL REGISTRATION: Systematic review registration number in PROSPERO: CRD42020168692.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,107
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,221 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePLoS ONEMême sujetMaritime Navigation and SafetyTravaux en français237 207