A scoping review exploring carbon emissions in dentistry—a step towards sustainability
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In the context of advancing sustainability in healthcare, in alignment with Sustainable Development Goal 13 on Climate Action, there is a necessity to enhance our understanding of the carbon footprint associated with dental services to establish an environmentally conscious system. This insight could help devise strategies for policymakers, oral health practitioners, and researchers to establish more sustainable dental practices. Therefore, the present scoping review was conducted to analyse the current body of literature exploring carbon emissions generated from dental health care services with the aim of promoting sustainable dental practices. METHODS: This scoping review was conducted in line with Arksey and O'Malley's Framework and was reported using the PRISMA-ScR guidelines. A systematic database search was conducted across four databases: PubMed, Scopus, Web of Science, and EMBASE, to collect original research published in English up to June 2024, focusing on carbon emissions in dentistry. Review articles, letters to editors, and editorials were excluded. Selected articles underwent critical appraisal using Crowe's Critical Appraisal Tool, followed by data charting and thematic analysis using Atlas.ti for Mac version 24.1.0. RESULTS: A total of 15 articles were included in this review based on the eligibility criteria. The qualitative thematic analysis of these articles revealed four main themes: sources of carbon emissions, strategies to promote sustainable dental practices, challenges for sustainability, and future research areas. CONCLUSIONS: The review provides a comprehensive understanding of the various sources of carbon emissions associated with dental practices along with the challenges faced towards sustainable clinical practices. The key themes were explored across four hierarchical levels: structural, dental practice, dental practitioner, and method or product. The findings further guided us toward potential strategies for integrating sustainability into dental care, including stakeholder collaboration, policy reform, management practices, infrastructural improvements, and the adoption of environmentally-friendly materials. Additionally, the review highlights the need for future research to explore sustainable alternatives, conduct life cycle impact assessments, and undertake more qualitative studies to inform best practices.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».