Oral Health Status of Sex Workers Across the Globe: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Despite the high vulnerabilities of sex workers to poor oral health, there is a substantial global gap in comprehensive evidence regarding their oral health status, reflecting a broader neglect of their oral healthcare needs in public health discourse. In light of this, our systematic review seeks to synthesize and consolidate current global research on the oral health status of sex workers, highlighting the prevalence of oral disorders among the group. METHODS: A search method was developed to find papers indexed in three electronic databases. Studies addressing the oral health of adult sex workers, whether female, male, or LGBTQ+, were considered. The methodological quality of the studies was evaluated using the Newcastle-Ottawa Scale (NOS). The findings from the included research were synthesized and provided in a narrative format. RESULTS: Out of 4185 studies, 11 were included in the analysis. Four studies found that the prevalence of oral lesions among sex workers ranged between 8.14% and 81.35%. Oral sexually transmitted infections (OSTIs) were identified, including human papillomavirus (HPV), chlamydia trachomatis, and Neisseria gonorrhoeae. Furthermore, half of the sex workers were reported to use substances, including alcohol, cigarettes, and tobacco. A high frequency of dental cavities and poor periodontal health was also reported. CONCLUSION: The most prevalent oral health conditions among sex workers include oral lesions, dental caries, periodontitis, and oral STIs. Substance abuse, notably smoking in various forms, is also extremely widespread. Designing and implementing tailored health interventions addressing substance abuse, stress management, good oral health, and hygiene practices, as well as training dental professionals on the use of inclusive language in clinical settings, are critical to encouraging sex workers to seek help for oral health issues, thereby improving their oral health outcomes.
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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) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».