Time Efficiency, Reliability, and User Satisfaction of the Tooth Memo App for Recording Oral Health Information: Cross-Sectional Questionnaire Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Digitalizing oral health data through an app can help manage the extensive data obtained through oral health surveys. The Tooth Memo app collects data from oral health surveys and personal health information. OBJECTIVE: This study aims to evaluate the evaluate the time efficiency, reliability, and user satisfaction of the Tooth Memo app. METHODS: There are 2 sections in the Tooth Memo app: oral health survey and personal oral health record. For the oral health survey section of the Tooth Memo app, different data entry methods were compared and user satisfaction was evaluated. Fifth-year dental students had access to the oral health survey section in the Tooth Memo app during their clinical work. The time required for data entry, analysis, and summary of oral health survey data by 3 methods, that is, pen-and-paper (manual), Tooth Memo app on iOS device, and Tooth Memo app on Android device were compared among 3 data recorders who entered patients' information on decayed, missing, and filled permanent teeth (DMFT) index and community periodontal index (CPI), which were read aloud from the database of 103 patients by another dental personnel. The interobserver reliability of the 3 different data-entering procedures was evaluated by percent disagreement and kappa statistic values. Laypeople had access to the personal oral health record section of this app, and their satisfaction was evaluated through a Likert scale questionnaire. The satisfaction assessments for both sections of the Tooth Memo app involved the same set of questions on the app design, usage, and overall satisfaction. RESULTS: Of the 103 dental records on DMFT and CPI, 5.2% (177/3399) data points were missing in the manual data entries, but no data on tooth status were missing in the Android and iOS methods. Complete CPI information was provided by all 3 methods. Transferring data from paper to computer took an average of 55 seconds per case. The manual method required 182 minutes more than the iOS or Android methods to clean the missing data and transfer and analyze the tooth status data of 103 patients. The users, that is, 109 fifth-year dental students and 134 laypeople, expressed high satisfaction with using the Tooth Memo app. The overall satisfaction with the oral health survey ranged between 3 and 10, with an average (SD) of 7.86 (1.46). The overall satisfaction with the personal oral health record ranged between 4 and 10, with an average (SD) of 8.09 (1.28). CONCLUSIONS: The Tooth Memo app was more efficacious than manual data entry for collecting data of oral health surveys. Dental personnel as well as general users reported high satisfaction when using this app.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,007 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».