Kindergesundheit

Wasserfluoridierung bietet Kindern einen größeren Vorteil mit niedrigeren sozioökonomischen Hintergründen

Die Wasserfluoridierung ist bei der Verhinderung des Zahnverfalls insgesamt wirksam, aber es gibt größere Vorteile für Kinder mit niedrigeren sozioökonomischen Hintergründen, hat die Forschung der Universität von Queensland festgestellt.

Professor loc to uq’s School of Dentistry und Forscher aus dem Das Institut für Wissenschaft von Tokio, Japan und die Universität von Adelaide führte eine Studie durch, in der die Exposition der australischen Kinder gegenüber fluoridiertem Wasser untersucht und es mit demografischen Faktoren wie sozioökonomischem Status, elterlichem Hintergrund und Geographie verglichen wurde.

Dies ist die erste wissenschaftliche Studie auf hoher Ebene, die die Fluoridierung von Wasser als Bevölkerungsstrategie zeigt, die sozioökonomische Ungleichheiten bei der Mundgesundheit der Kinder verringert.

Wir haben festgestellt, dass die Fluoridierung von Wasser dazu beiträgt, Zahnhöhlen auf der ganzen Linie zu verhindern, es ist für gefährdete Bevölkerungsgruppen vorteilhafter. „

Professor loc to von der UQ School of Dentistry

Die Forscher analysierten die Mundgesundheitendaten von 17.500 Kindern im Alter von 5 bis 14 Jahren, die während der Nationalen Studie zur Mundgesundheit der Kinder in den Jahren 2012-2014 (NCOHS) erfasst wurden.

„Zahnverfall ist eine der am häufigsten vorkommenden Krankheiten und wirkt sich weltweit mehr als 2,5 Milliarden Menschen aus“, sagte Professor Do.

„Während es viele wissenschaftliche Beweise dafür gibt, dass Wasserfluoridierung als Bevölkerungsstrategie Zahnhöhlen verhindert, ist wenig darüber bekannt, wie sich die Wasserfluoridation auf gesundheitliche Ungleichheiten auswirkt – und das wollten wir erforschen.

„Wir haben uns die Daten von Kindern angesehen, die vollständig oder niemals fluoridiertem Wasser ausgesetzt waren, damit wir die Wirkung von Fluorid auf die Verhinderung des Zahnverfalls erfassen konnten.

„Mit einem einzigartigen Algorithmus haben wir diese Daten zusammen mit 47 verschiedenen demografischen, sozioökonomischen und elterlichen Faktoren für Kinder analysiert.

Associate Professor Yusuke Matsuyama vom Institute of Science Tokyo sagte, Kinder, die über ihre gesamte Lebensdauer fluoridiertes Wasser ausgesetzt waren, hatten zahnärztliche gesundheitliche Vorteile, aber diese Vorteile waren für Kinder aus niedrigeren sozioökonomischen Hintergründen viel größer.

„Kinder, die Fluorid voll ausgesetzt waren, machten 58,1 Prozent der von uns analysierten Gruppe aus, und wir stellten fest, dass sie mit größerer Wahrscheinlichkeit einen höheren sozioökonomischen Status des Haushalts, einen sozioökonomischen Nachteil auf Flächenebene, eine bessere Zahngesundheit und eine private Zahnversicherung haben“, sagte Dr. Matsuyama.

„Aber als wir uns die tatsächlichen Vorteile von fluoridiertem Wasser ansehen, stellten wir fest, dass die Gruppe, die die meisten Vorteile haben, eher Kinder aus Alleinerziehenden mit geringerem Haushaltseinkommen waren, Eltern nicht arbeiten und in sozioökonomisch benachteiligten Gebieten leben.“

Professor Do sagte, diese Ergebnisse hätten die universellen Auswirkungen der Wasserfluoridierung für alle in den Gemeinden unabhängig von ihren Bedingungen und Fähigkeiten bestätigt.

„Die Vorteile waren für diejenigen aus niedrigeren sozioökonomischen Hintergründen relativ größer, da diese Gruppen aufgrund von Faktoren wie dem Zugang zur Zahnpflege eine schlechtere Zahngesundheit haben.

„Diese Ergebnisse zeigen, dass Wasserfluoridierung dazu beiträgt, die Lücken zu verringern.“

Der Forschung wird im International Journal of Epidemiology veröffentlicht.

NCOHS 2012-14 wurde von einem von der University of Adelaide verwalteten NHMRC-Partnerschaftszuschuss in Zusammenarbeit mit staatlichen und territory Dental Services finanziert.


Quellen:

Journal reference:

Matsuyama, Y., et al. (2025) Water fluoridation as a population strategy for reducing oral health inequalities: high-dimensional effect heterogeneity analysis using machine learning. International Journal of Epidemiology. doi.org/10.1093/ije/dyaf080.

Daniel Wom

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