Development of Chatbot-Based Oral Health Care for Young Children and Evaluation of its Effectiveness, Usability, and Acceptability: Mixed Methods Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Chatbots are increasingly accepted in public health for their ability to replicate human-like communication and provide scalable, 24/7 services. The high prevalence of dental caries in children underscores the need for early and effective intervention. Objective: This study aimed to develop the 30-Day FunDee chatbot and evaluate its effectiveness, usability, and acceptability in delivering oral health education to caregivers of children aged 6 to 36 months. Methods: The chatbot was created using the artificial intelligence (AI) chatbot behavior change model, integrating behavioral change theories into content designed for 3-5 minutes of daily use over 30 days. A pre-post experimental study was conducted from December 2021 to February 2022 in Hat Yai District, Songkhla Province, and Maelan District, Pattani Province, Thailand. Fifty-eight caregivers completed a web-based structured questionnaire at baseline and 2 months post baseline to evaluate knowledge, protection motivation theory-based perceptions, and tooth-brushing practices. Usability was assessed via chatbot logfiles and a web-based questionnaire at 2 months post baseline. Acceptability was evaluated through three methods: (1) open-ended chatbot interactions on day 30, (2) a web-based structured questionnaire at 2 months post baseline, and (3) semistructured telephone interviews with 15 participants 2 weeks post intervention. Participants for interviews were stratified by adherence levels and randomly selected from Hatyai and Maelan districts. All self-reported variables were measured on a 5-point Likert scale (1=lowest, 5=highest). Results: The chatbot was successfully developed based on the 4 components of the AI chatbot behavior change model. Participants had a mean age of 34.5 (SD 8.6) years. The frequency of tooth brushing among caregivers significantly improved, increasing from 72.4% at baseline to 93.1% two months post baseline (P=.006). Protection motivation theory-based perceptions also showed significant improvement, with mean scores rising from 4.0 (SD 0.6) at baseline to 4.5 (SD 0.6) two months post baseline (P<.001). The chatbot received high ratings for satisfaction (4.7/5, SD 0.6) and usability (4.7/5, SD 0.5). Participants engaged with the chatbot for an average of 24.7 (SD 7.2) days out of 30. Caregivers praised the chatbot's content quality, empathetic communication, and multimedia design, but noted the intervention's lengthy duration and messaging system as limitations. Conclusions: The 30-Day FunDee chatbot effectively enhanced caregivers' perceptions of oral health care and improved tooth-brushing practices for children aged 6-36 months. High user satisfaction and engagement demonstrate its potential as an innovative tool for oral health education. These findings warrant further validation through large-scale, randomized controlled trials.
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 | 0,036 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».