An Evidence-Based Digital Prevention Program to Improve Oral Health Literacy of People With a Migration Background: Intervention Mapping Approach
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Studies in Germany have shown that susceptible groups, such as people with a migration background, have poorer oral health than the majority of the population. Limited oral health literacy (OHL) appears to be an important factor that affects the oral health of these groups. To increase OHL and to promote prevention-oriented oral health behavior, we developed an evidence-based prevention program in the form of an app for smartphones or tablets, the Förderung der Mundgesundheitskompetenz und Mundgesundheit von Menschen mit Migrationshintergrund (MuMi) app. OBJECTIVE: This study aims to describe the development process of the MuMi app. METHODS: For the description and analysis of the systematic development process of the MuMi app, we used the intervention mapping approach. The approach was implemented in 6 steps: needs assessment, formulation of intervention goals, selection of evidence-based methods and practical strategies for behavior change, planning and designing the intervention, planning the implementation and delivery of the intervention, and planning the evaluation. RESULTS: On the basis of our literature search, expert interviews, and a focus group with the target population, we identified limited knowledge of behavioral risk factors or proper oral hygiene procedures, limited proficiency of the German language, and differing health care socialization as the main barriers to good oral health. Afterward, we selected modifiable determinants of oral health behavior that were in line with behavior change theories. On this basis, performance objectives and change objectives for the relevant population at risk were formalized. Appropriate behavior change techniques to achieve the program objectives, such as the provision of health information, encouragement of self-control and self-monitoring, and sending reminders, were identified. Subsequently, these were translated into practical strategies, such as multiple-choice quizzes or videos. The resulting program, the MuMi app, is available in the Apple app store and Android app store. The effectiveness of the app was evaluated in the MuMi intervention study. The analyses showed that users of the MuMi app had a substantial increase in their OHL and improved oral hygiene (as measured by clinical parameters) after 6 months compared with the control group. CONCLUSIONS: The intervention mapping approach provided a transparent, structured, and evidence-based process for the development of our prevention program. It allowed us to identify the most appropriate and effective techniques to initiate behavior change in the target population. The MuMi app takes into account the cultural and specific determinants of people with a migration background in Germany. To our knowledge, it is the first evidence-based app that addresses OHL among people with a migration background.
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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 | 0,018 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».