Promoting Oral Health in Cleft Lip and Palate Patients: A Teledentistry and Social Media Messaging Intervention
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Teledentistry, which uses social media platforms, has the potential to improve oral health awareness and increase access to dental services in remote areas. This study aimed to evaluate the impact of a teledentistry-based oral health promotion program on changes in toothbrushing behaviour and oral health status among children with cleft lip and palate (CLP). Methods A pre-post intervention study was conducted from October to December 2023, involved 32 children aged 6—14 years and their guardians. The teledentistry-based program included two components: an onsite oral health education session with entertainment activities and toothbrushing with plaque-disclosing tablets and a social network group for guardians to share close-up photographs of their children's teeth marked with plaque-disclosing tablets on a weekly basis. Data collection included weeks of participation, clinical parameters such as plaque and gingival indices, and self-reported brushing behaviour assessed through questionnaires. Results A total of 27 participants (84%) participated in a follow-up assessment: 11 (34%) actively engaged in the group chat for four to seven weeks, 9 (28%) participated for one to three weeks, and 7 (22%) did not engage in the activities. Self-reported improvements included increased brushing duration (p < 0.001), improved brushing technique (p = 0.003) and a more positive attitude toward oral care (p < 0.001). Significant reductions were observed in both the gingival and plaque indices (p < 0.001). There was no significant association between participation level and either clinical parameters or brushing behaviour outcomes. Conclusion A teledentistry-based program improves oral hygiene in children with CLP and has the potential to increase the accessibility of dental care.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».