Oral health inequalities among geriatric population: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
As per the World Health Organization, governments should aim to accomplish two significant global milestones by 2030: reducing health disparities and granting universal accessibility to healthcare. The aim of this article was to systematically review the inequalities and understand the multifactorial causation of oral health inequalities among the older adults. Methods: Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta Analyses (PRISMA) standards were used to carry out the review and is documented in PROSPERO CRD42026695761. Two authors did the search and screening in accordance with the protocol. Electronic databases such as PubMed, Google Scholar, and EBSCOhost articles of the last 10 years were searched for research presenting data on oral health status and oral health related quality of life in the elderly population. Quality assessment was performed using the Newcastle Ottawa Scale (NOS) for retrospective and prospective research. Results: Only 24 studies fulfilled the eligibility criteria and were incorporated into the qualitative synthesis. Multiple aspects of oral health and the related variables influencing disparities in oral health in the elderly population living in institutions have a positive link. Conclusion: The findings support the notion that this demographic consists of weak, dependent individuals who have poor oral health. The vulnerable elderly institutionalized population was recognized and validated, thus helps in providing measures that will eventually focus the risk factors to improve their OHRQoL.
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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 | 0,006 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».