Barriers and Enablers to Implementing Teledentistry From the Perspective of Dental Health Care Professionals: Protocol for a Systematic Quantitative, Qualitative, and Mixed Studies Review (Preprint)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND There is growing literature on the potential of digital technologies for improving access to, ensuring continuity and quality of health care, and to strengthen health systems. Some studies have reported the cost-effectiveness of teledentistry, its reliability for remote dental screening, diagnosis, consultation, and treatment planning. Nonetheless, current evidence suggests that teledentistry implementation faces many challenges and is not yet adopted by dental health care providers (DHCPs). Developing strategies to improve teledentistry adoption requires an understanding of the factors that promote or hinder its successful implementation. OBJECTIVE This systematic review aims to identify and synthetize barriers and enablers to implementing teledentistry as perceived by DHCPs in their clinical practices, using the Theoretical Domains Framework (TDF) and the Capacity, Opportunity, and Motivation Behavior (COM-B) model. METHODS This protocol follows the PRISMA-P (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses Extension for Protocols) checklist. Literature will be searched in the following databases: PubMed, Cochrane Library, Web of Science, CINAHL, Embase, and PsycINFO. We will perform additional searches on Google, Google Scholar, and ProQuest Dissertations & Theses Global, screen the references of the included studies to capture additional relevant studies, and contact the authors of studies if we need more details. We will consider studies using qualitative, quantitative, and mixed methods. There will be no restrictions on the publication date and dental setting. We will include studies published in French, English, and Portuguese. Two independent reviewers will select the study, extract data, and assess methodological quality using the Mixed Methods Appraisal Tool’s checklist. Data analysis will include a descriptive and a thematic content analysis. We will synthetize and categorize the barriers and enablers using the TDF and COM-B model and present a narrative synthesis of our results using tables, figures, and quotes. RESULTS By March 2023, the literature search has retrieved 7355 publications. We will identify the range of barriers and enablers to implementing teledentistry through DHCPs’ perspectives. Considering the critical need for theory-based implementation interventions to improve the use of evidence-informed practices, we will synthesize the factors influencing the adoption of teledentistry based on the TDF domains and the 3 essential conditions predicting behavior change in accordance with the COM-B model. As needed, we will include additional determinants if not included in the TDF. We will conduct some subgroups analyses if studies are sufficient. We expect to complete the review by July 2024. CONCLUSIONS This review will provide some insights on the determinants of teledentistry implementation as perceived by DHCPs in dental settings. These findings will cater to patients, families, DHCPs, researchers, academic and professional decision-makers, and policy makers. The results of the systematic review could be used to develop theory-led interventions in improving teledentistry implementation. CLINICALTRIAL PROSPERO CRD42021293376; https://www.crd.york.ac.uk/prospero/display_record.php?RecordID=293376 INTERNATIONAL REGISTERED REPORT PRR1-10.2196/44218
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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 | 0,089 | 0,107 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,017 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,007 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,091 | 0,010 |
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 ».