Safety and Efficacy of Community Water Fluoridation
Notice bibliographique
Résumé
In 2011, against the beautiful backdrop of the Canadian Rockies and Banff National Park, the drinking water fluoride injection system for the city of Calgary, Canada, needed repair.The estimated cost was $20 million, and to save money, the city council decided to halt water fluoridation.Thirteen years later, they are adding fluoride back to drinking water.During the cessation period in Calgary, hospitals reported a significant rise in children requiring intravenous antibiotics for dental infections, and a study showed that dental caries prevalence increased significantly [1].Despite these consequences, some in the United States (US) are now calling for the removal of fluoride from our drinking water.Community water fluoridation (CWF) is considered to be one of the most important public health interventions of the 20th century [2].It reduces the incidence of tooth decay by approximately 25% in children and adults, and is a safe, passive, and equitable intervention that benefits oral health regardless of age, income, or access to dental care [3,4].In the US, more than 200 million people live in areas served by CWF.Despite proven benefits, CWF has been a perennial topic of debate since it was implemented broadly in the US in the 1960s.Some critics of the program oppose the idea of a community-wide intervention, asserting that individuals should be able to opt out, while others allege health risks from the small amount of fluoride added to the water supply.A 2024 court decision in California required the Environmental Protection Agency (EPA) to revisit its rules about fluoridation, which makes this an ideal time to review the benefits and claims of the adverse health effects of CWF. Key Facts for Healthcare Providers
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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 | 0,024 | 0,065 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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 ».