Medical-Dental Integration for Vulnerable Populations: Addressing Social Determinants and Complex Care Needs – A Narrative Review
Notice bibliographique
Résumé
Background: Vulnerable populations, including those experiencing homelessness, refugees, and the elderly in long-term care (LTC), suffer disproportionately from poor oral health and its systemic sequelae, exacerbated by fractured care systems and profound social determinants of health (SDOH). The historical schism between medical and dental care creates insurmountable barriers for these groups, leading to preventable suffering, dignity loss, and costly emergency department (ED) utilization for untreated dental pain and infection. Aim: This narrative review synthesizes evidence from 2010-2024 on integrated medical-dental care models for vulnerable populations, analyzing the roles of sociology, nursing, dental laboratories, health assistants, pharmacy, and health security in delivering equitable, person-centered care. Methods: A comprehensive search of PubMed, Scopus, CINAHL, and sociology databases was conducted. Thematic analysis integrated literature from public health, nursing, dental science, social sciences, and health services research. Results: Effective models—such as co-located clinics, embedded dental services in shelters/LTC, and mobile units—demonstrate improved access, better management of chronic diseases (e.g., diabetes), and reduced acute care visits. Success is contingent on addressing sociological barriers (stigma, trust), utilizing health assistants as navigators, incorporating oral health into nursing assessments, providing affordable prosthetics, and ensuring pharmaceutical coordination. Conclusion: Medical-dental integration is not merely a clinical convenience but an ethical imperative for health equity. Its realization requires a deliberate, team-based approach that dismantles professional siloes, actively counters structural stigma, and embeds oral health within a holistic framework of social care and crisis preparedness.
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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 | 0,004 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».