Tooth loss from the perspective of studies employing a life course approach: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
The life course approach scrutinizes factors that shape the development of diseases over time. Tooth loss, which is influenced by social, behavioral and biological factors, can occur at various stages of life and tends to become more prevalent in later years. This systematic review examined the influence of socioeconomic, psychosocial, biological and behavioral adversities in life on the likelihood of tooth loss. Searches were conducted in the Embase, PubMed, Web of Science, Ovid, PsycINFO, Scopus and LILACS databases. Reference management was performed using EndNote online. The risk of bias was appraised using the Newcastle-Ottawa Scale (NOS). The electronic searches yielded 1366 records, 17 of which (13 cohort and four cross-sectional studies) met the inclusion criteria. According to the NOS, all studies had a low risk of bias. Two studies found a link between a lower education and higher incidence of tooth loss and socioeconomic status exerted a significant influence in 47% of the studies. Disadvantaged socioeconomic trajectories and health-related factors, such as smoking, general health perception and oral health behaviors, increased the likelihood of tooth loss. Factors such as dental visits, a history of toothache and exposure to fluoridated water influenced the likelihood of tooth loss. Individuals who experienced adversities in socioeconomic, behavioral and biological aspects throughout their life course were more prone to tooth loss.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».