Randomised clinical trial of a motivational interviewing intervention to improve oral health education amongst older adults in Philadelphia: 12‐month evaluation of non‐clinical outcomes
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: We conducted a trial to assess the treatment fidelity of an individual-based oral health education intervention utilising motivational interviewing (MI) techniques and its efficacy when compared to a group-based traditional oral health education intervention (TOHE) and a standard of care group (SC) in a sample from Philadelphia during a 12-month follow-up. BACKGROUND: There is lack of information on how different types of oral health educational interventions affect older adults on non-clinical outcomes including changes in oral health-related quality of life (OHRQoL), oral health self-efficacy (SE) and oral health knowledge (OHK). MATERIALS AND METHODS: One hundred and eighty patients were randomly allocated to TOHE, MI and SC groups. Treatment fidelity was measured in 16 non-study patients. The MI intervention was administered by a public health dental hygienist (PHDH). All interviews were audio-recorded and coded by an expert using the Motivational Interviewing Treatment Integrity (MITI) Code. Multivariable longitudinal regression analyses accounting for baseline demographics and correlated errors due to repeated measures via generalised estimating equation were conducted following an intention to treat approach. RESULTS: Over the 1-year follow-up, SE and OHRQoL scores significantly improved amongst the MI group whereas both outcomes worsened amongst the SC group. During the same period, SE and OHRQoL did not change in the TOHE group. CONCLUSION: Findings from the study support the fidelity of this intervention and the improvement of all non-clinical outcomes after 12 months amongst the MI group.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».