The impact of dental care programs on healthcare system and societal outcomes: a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Dental diseases have detrimental effects on healthcare systems and societies at large. Providing access to dental care can arguably improve health outcomes, reduce healthcare utilization costs, and improve several societal outcomes. Objectives Our objective was to review the literature to assess the impacts of dental care programs on healthcare and societal outcomes. Specifically, to identify the nature of such programs, including the type of services delivered, who was targeted, where services were delivered, and how access to dental care was enabled. Also, what kind of societal and healthcare outcomes have been attempted to be addressed through these programs were identified. Methods We conducted a scoping review by searching four databases, MEDLINE, EMBASE, CINAHL, and Sociological Abstracts. Relevant articles published in English language from January 2000 to February 2022 were screened by four reviewers to determine eligibility for inclusion. Results The search resulted in 29,468 original articles, of which 25 were included in the data synthesis. We found minimal evidence that answers our proposed research question. The majority of identified programs have demonstrated effectiveness in reducing medical and dental healthcare utilization (especially for non-preventive services) and avert more invasive treatments, and to a lesser degree, resulting in cost-savings. Moreover, some promising but limited evidence about program impacts on societal outcomes such as reducing homelessness and improving employability was reported. Conclusion Despite the well-known societal and economic consequences of dental problem, there is a paucity of studies that address the impacts of dental care programs from the societal and healthcare system perspectives. MeSH terms Delivery of Health Care, Dental Care, Outcome assessment, Patient acceptance of Health Care.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,004 | 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 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 ».