Economic Evaluations of Preventive and Minimally Invasive Children’s Dental Caries Procedures: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
Background: The WHO's Global Oral Health Action Plan towards 2030 suggests prioritizing cost-effective preventive and minimally invasive (MI) dental caries interventions as essential oral health care services. Given the high prevalence of dental caries among children, raising awareness of the limitations and research gaps of the existing economic evaluations assessing preventive and MI procedures is crucial. Therefore, this scoping review aimed to identify and map the relevant literature on economic evaluations for preventive and MI dental caries procedures among children under 12 years of age. Summary: We conducted a systematic literature search using Medline, Embase, Scopus, Web of Science, Cochrane, LILACS, and PEDE up to December 31st, 2023. Two independent reviewers performed the screening and data extraction using the Covidence software. A third reviewer resolved disagreements. Inclusion criteria comprised full economic evaluations and full-text original articles published in peer-reviewed journals, in English, Spanish, or Portuguese, without any date restrictions. Data extraction included methodological characteristics items. We appraised the content reported using the Consolidated Health Economic Evaluation Reporting Standards (CHEERS) 2022 checklist. Key Messages: Among 1,285 studies screened, 62 were selected for data extraction. Most studies conducted a cost-effectiveness analysis (98%, n = 61), and only 10% (n = 6) and 3% (n = 2) conducted a cost-benefit and cost-utility analysis, respectively. The majority of studies evaluated sealants (32%, n = 20) and fluoride varnish (24%, n = 15), and only three assessed the cost-effectiveness of silver diamine fluoride. None of the included studies reported the CHEERS item related to community engagement. Moreover, there is a lack of studies among populations from the African region, most low- and lower-middle-income countries, and Indigenous communities. In conclusion, economic evaluations of preventive and MI dental caries procedures among children have increased over the last decade. Nonetheless, these are mostly cost-effectiveness analyses using clinically oriented outcomes, as opposed to patient-centred outcomes. We recommend collaboration with community partners while conducting economic evaluations for mutual capacity building. .
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».