Impact of Digital Innovations on Health Literacy Applied to Patients with Special Needs: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
MHealth strategies have been used in various health areas, and mobile apps have been used in the context of health self-management. They can be considered an adjuvant intervention in oral health literacy, mainly for people with special health needs. Thus, the aim of this study was to identify the improvement of oral health literacy in patients with special needs when using digital platforms. A systematic literature review, based on the Joanna Briggs Institute (JBI) guidelines, was the main research method employed in this study. A search was undertaken in PubMed/MEDLINE and Cochrane Central Register of Controlled Trials (CENTRAL) databases, according to the relevant Mesh descriptors, their synonyms, and free terms (Entry Terms). Studies published between the years 2012 and 2023 were included. Two researchers independently assessed the quality of the included studies by completing the Newcastle–Ottawa Quality Assessment Scale questionnaire. The analysis corpus comprised 5 articles among the 402 articles selected after applying the inclusion/exclusion criteria (k = 0.97). The evidence from the considered articles is consensual regarding the effectiveness of using new technologies and innovations in promoting oral health literacy in patients with special health needs. The interventions were based on using the Illustration Reinforcement Communication System, inspired by the Picture Exchange Communication System, Nintendo® Wii™ TV, virtual reality, smartphones, with software applications to read messages sent, Audio Tactile Performance technique, and Art package. One study had a low-quality assessment, and four had a high quality. The evidence from the articles included in this systematic review is consistent regarding the effectiveness of using new technologies and innovations in promoting oral health literacy in patients with special health needs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,005 |
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 tête enseignante, 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 ».