Biopsychosocial factors in oral and systemic diseases: a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
Background: The association between chronic oral diseases and other major systemic health conditions, commonly referred to as the oral-systemic health connection, has been previously studied with several underlying common risk factors and pathways linking both groups of diseases. Psychosocial factors contribute to an increased susceptibility to chronic oral and non-oral diseases. The aim of this review is to summarize the current state of knowledge on the role of psychosocial stress in chronic oral and systemic diseases. Methods: A search strategy was built and a literature search was conducted using four databases (CINAHL, Embase, Medline, PsycINFO). A combination of search terms related to psychosocial stress, systemic disease, and oral conditions were used. Studies were eligible for inclusion if they included human adults (aged 18 years and older), included psychosocial factors as an exposure measure, and outcome measures of both an oral and systemic condition. Only English-language articles were considered. Pilot testing of the data extraction form and calibration were conducted and data were extracted independently by one researcher. Results: A total of fifteen articles out of eighty full-text articles screened were determined to be eligible for inclusion in this review. Periodontal disease was the most commonly studied oral disease, measured in 53% of included articles, with the most commonly studied systemic diseases being of mental health conditions (40%) and diabetes (47%). Psychosocial stress was measured using a range of psychometric indicators and/or biomarkers, including perceived stress, individual behaviours, childhood adversity, and cortisol. In total, fourteen studies found a positive association between measures of psychosocial stress and oral-systemic health. Conclusion: Psychosocial stress may be a common contributor to both chronic oral and non-oral diseases.
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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 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».