Evaluating the Impact of Dentists on Preventive Oral Healthcare and Community Well-Being: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Preventive oral healthcare is a critical component of public health, and dentists play a central role in reducing the global burden of dental diseases and enhancing community well-being. This systematic review examines evidence from 2016 to 2025 to evaluate the impact of dentist-led preventive interventions across clinical, educational, community, and system-level domains. Findings demonstrate that preventive dental services—including fluoride varnish, sealants, and early diagnostic screenings—significantly decrease caries incidence, periodontal disease progression, and tooth loss. Dentist-delivered education and behavioral counseling were found to improve oral hygiene practices, dietary choices, and oral health literacy, contributing to sustainable long-term health behaviors. Community-based programs and outreach initiatives led by dentists increased access to preventive care, particularly among underserved populations, while interdisciplinary collaborations and innovations such as teledentistry enhanced early detection of oral and systemic conditions. Collectively, the evidence shows that dentists contribute not only to improved oral health outcomes but also to broader community well-being through enhanced quality of life, reduced healthcare costs, and strengthened public health systems. Despite progress, disparities in access and long-term outcome data remain areas requiring further attention. Strengthening preventive dentistry is essential for promoting equitable and sustainable community health
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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 | 0,010 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».