A scoping review on early childhood caries and inequalities using the Sustainable Development Goal 10 framework
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Social inequalities contribute to health disparities. This study aimed to map evidence on early childhood caries (ECC) related to the United Nations' Sustainable Development Goal 10 (SDG 10). METHODS: A scoping review was conducted in May 2024 following the PRISMA-ScR guidelines. A literature search was performed in PubMed, Web of Science, and CINAHL for studies published in English and addressing population level social inequalities. Studies measuring individual level of social inequalities were excluded as they were covered by other SDGs. However, studies incorporating individual measures as additional measures of population level social inequality were included. Retrieved papers were summarized, inductively analysed and a conceptual framework linking SDG 10 was developed. RESULTS: Of 452 studies retrieved, 42 met the inclusion criteria. Studies measured inequality among groups (deprivation, family income, indigenous communities, ethnicity, minority status) [14 studies], institutions (type of school, nursery or school facility, school poverty index, public primary health care units) [five studies], and inequality in communities (neighbourhood socio-economic status, Human Development Index, employment rate, income inequality, sanitary sewer and water supply, residents/household ratio, urban vs rural vs remote rural, accessibility index, location index, the slope index of inequality) [24 studies]. These levels of social inequalities were linked to higher prevalence of ECC; social and economic policies contributed to widening inequalities in ECC severity; and although effective interventions targeted at at-risk populations could reduce dental health disparities, study interventions differed by deprivation status. Six studies (14.3%) addressed SDG 10.1, 33 (78.6%) addressed SDG 10.2, 11 (26.2%) addressed SDG 10.3, and three (7.1%) addressed SDG 10.4. Fourteen studies (33.3%) addressed a combination of SDGs. The conceptual framework highlights the role of structural inequalities stemming from the cumulative impact of institutional decisions and systemic inequalities. CONCLUSION: This scoping review underscores the profound influence of social inequality on ECC through interactions between multi-level factors. Further research is needed to explore the links between ECC and other SDG 10 targets, especially in low- and lower-middle-income countries.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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 ».