Environmental Determinants of Early Childhood Caries: A Narrative Synthesis of Observational Evidence and Implications for Global Policy
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Notice bibliographique
Résumé
Early childhood caries (ECC) remains a significant global health challenge, disproportionately affecting marginalized populations. While traditional research emphasizes behavioral and biological risk factors, emerging evidence highlights the critical role of environmental determinants. This narrative synthesis aims to highlight the role of environmental determinants as a risk factor for ECC pathogenesis. Environmental toxins (e.g., lead, perfluoroalkyl acids, tobacco smoke, air pollution) disrupt enamel development, impair salivary function, and compromise immune responses, directly increasing caries susceptibility. Environmental degradation, including air pollution, reduces ultraviolet B radiation exposure, limiting endogenous vitamin D synthesis that is vital for enamel mineralization and immune regulation. These risks are compounded in low- and middle-income countries, where structural inequities, inadequate sanitation, and climate disruptions exacerbate ECC burdens. We introduce ecovitality-the resilience of ecosystems supporting human health-as a novel framework linking ecological vitality to oral health. Degraded environments limit access to fluoridated water and nutrient-dense foods while promoting sugary diets and endocrine disruptors. A One Health approach is advocated to address interconnected environmental, social, and biological determinants of the risk for ECC. Despite global reductions in tobacco use and lead exposure, the Global Burden of Disease 2021 analysis reports stagnation in ECC prevalence. This underscores the critical need for longitudinal and mechanistic studies to establish causality, quantify the contributions of environmental controls, and explore how mitigating these risks can reduce the global ECC burden. Such evidence may promote interdisciplinary action to align oral health promotion for children with the Sustainable Development Goals.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle