How the public’s knowledge, attitudes, and practice intersect with scientific evidence about fluoride
Notice bibliographique
Résumé
For over 75 years, community water fluoridation has been implemented as a public health strategy to reduce dental caries. While early studies suggested dramatic reductions in dental caries, recent evidence indicates that the benefits of community water fluoridation are more modest. Concurrently, concerns have grown over rising rates of enamel fluorosis and possible links between fluoride intake and lowered intelligence in children and thyroid hormone disruption, even at exposure levels found in fluoridated regions. This first part of this paper discusses the historical context and current scientific evidence on the effectiveness of community water fluoridation and safety of systemic fluoride. The second part presents findings from a fluoride survey conducted with 8011 adults in Canada and the U.S. The survey assessed knowledge about fluoride, public perceptions of the risks and benefits of community water fluoridation, and fluoride use with young children. Overall, 60 % of respondents correctly identified why fluoride is added to drinking water. Knowledge of community water fluoridation was higher among older, more educated, and White participants. Among those familiar with community water fluoridation, 51 % expressed support, 27 % opposed it, and 25 % were neutral. Support was primarily driven by confidence in its safety and benefits, while opposition was driven by safety concerns and perceived violations of personal freedom. Trust in public health officials was higher among supporters (87 %) compared with non-supporters of community water fluoridation (52.1 %). When presented with hypothetical risk-benefit scenarios, participants consistently prioritized the prevention of potential health risks, such as reduced IQ, over the relatively modest dental benefit of preventing one cavity. The survey also revealed that most parents report using more fluoride toothpaste for young children than recommended, suggesting a gap in adherence to safe fluoride use guidelines. Our findings highlight mixed public views on community water fluoridation and knowledge gaps surrounding fluoride toothpaste use with children, underscoring the need for clear, evidence-based communication about fluoride exposures.
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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 | 0,026 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,014 |
| Communication savante | 0,012 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».