Oral health care challenges in individuals with severe mental illness: a qualitative meta-synthesis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Individuals with severe mental illness (SMI) experience significantly higher rates of poor oral health, including dental caries, periodontal disease, and edentulism, compared to the general population. This meta-synthesis investigates the challenges faced by individuals with SMI in managing oral health and potential solutions. Methods: A comprehensive literature search (2010-2024) was conducted across PubMed, Web of Science, Scopus, and Google Scholar for any-language studies. The meta-synthesis involved systematic article selection, quality appraisal, and thematic data extraction/synthesis. Results: From 1,698 records, 101 full-text articles were reviewed; 11 met the inclusion criteria. Findings consistently demonstrate a high prevalence of poor oral health outcomes (caries, tooth loss, periodontal disease) among individuals with SMI, alongside significantly lower engagement in oral hygiene (e.g., toothbrushing) and dental care-seeking behaviours. Key barriers include financial constraints, dental anxiety, medication side effects (notably xerostomia), and low oral health awareness. Stigma and inadequate dental professional training in mental health further impede access. Proposed solutions emphasise integrating oral health education into psychiatric rehabilitation, enhancing communication between dental and mental health providers, and developing tailored support systems. Evidence suggests a bidirectional relationship between oral and mental health. Conclusion: This meta-synthesis confirms a stark oral health disparity for individuals with SMI, driven by suboptimal hygiene, medication effects, limited health literacy, and formidable access barriers compounded by financial hardship and stigma. Addressing this requires urgent, coordinated integration of mental and oral healthcare through co-located services, interdisciplinary collaboration, and tailored interventions. Future research must prioritise quantitative studies to elucidate causal pathways and long-term impacts, rigorously examining the roles of gender, geography, environment, and comorbidities. Bridging this divide is an essential public health imperative demanding systemic reform. Systematic Review Registration: https://www.crd.york.ac.uk/PROSPERO/view/CRD42024516535, identifier PROSPERO [CRD42024516535].
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».