Association between socioeconomic status and traumatic dental injury in permanent teeth: A systematic review with meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The aim of this study was to systematically review observational studies assessing the association between socioeconomic status (SES) and traumatic dental injuries (TDI) in permanent dentition. METHODS: Electronic searches were performed in PubMed, EMBASE, Web of Science, LILACS, CINAHL, COCHANE Library and ScoINDEX databases for articles published up to February 2023. Two independent reviewers performed the search and critical appraisal of the studies. The inclusion criteria were observational studies that evaluated the association between individual-level socioeconomic indicators and TDI (clinically examined) in permanent teeth. Quality assessment of included articles was conducted using the Newcastle-Ottawa Scale. Global meta-analysis was performed with all studies and different subgroup analysis based on socioeconomic indicators (household income, educational level or any other indicator), age (children, early adolescents, late adolescents or young adults) and economic classification of the country (high, upper-middle or lower-middle). A random-effects model was used to estimate pooled prevalence ratios (PR) and respective 95% confidence intervals (CI) for each study. RESULTS: The search strategy retrieved 11 315 publications. According to eligibility criteria, 17 articles were included in the meta-analysis. Individuals with low SES were 17% more likely to have TDI (PR 1.17; 95% CI 1.05-1.30). The subgroup analysis also revealed that the indicator (household income, PR 1.16; 95% CI 1.00-1.34) and the economic classification of the country (upper-middle, PR 1.19; 95% CI 1.07-1.33) influenced the association of SES with TDI occurrence. CONCLUSIONS: Individuals with lower SES were more likely to present with TDI in permanent dentition than those with higher SES.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».