Impact of dental visiting patterns on oral health: A systematic review of longitudinal studies
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To systematically review longitudinal studies investigating the impact of dental visiting patterns on oral health across the life course. METHODS: Five databases (MEDLINE, Embase, Scopus, Web of Science, CINAHL) were searched up to March 2023. Results were screened based on eligibility criteria in a two-stage process: title and abstract, and full-text review. A backward search of reference lists and a forward search of citations of the included papers was also conducted. The quality of the included papers was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale. Key study information was extracted and a narrative synthesis of the findings was performed. RESULTS: Eleven papers from five longitudinal studies in five countries (Australia, Brazil, China, New Zealand, Sweden) met the inclusion criteria. Studies of moderate to high quality consistently reported that regular dental attendance was associated with having less dental caries experience, fewer missing teeth and better oral health-related quality of life. Inconsistent findings were observed for decayed teeth, and no association was found for periodontal condition. CONCLUSIONS: This review highlights an association between regular dental visiting pattern and improved oral health, notably less dental caries experience and better oral health-related quality of life. Dental attendance emerges as an important predictor of oral health across the life course, underscoring the importance of routine dental care. REGISTRATION INFORMATION: The PROSPERO registration number is CRD42023396380.
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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 | 0,015 | 0,062 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,013 |
| 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) | 0,004 | 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 ».