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Enregistrement W4408998915 · doi:10.2196/65211

Teledentistry for Improving Access To, and Quality of Oral Health Care: Overview of Systematic Reviews and Meta-Analyses

2025· review· en· W4408998915 sur OpenAlexafffund
Pascaline Kengne Talla, Paul Allison, André Bussières, Anisha Rodrigues, Frédéric Bergeron, Nicolas Giraudeau, Elham Emami

Notice bibliographique

RevueJournal of Medical Internet Research · 2025
Typereview
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueDental Research and COVID-19
Établissements canadiensUniversité LavalUniversité du Québec à Trois-RivièresMcGill UniversityMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesMcGill University
Mots-clésPreprintMeta-analysisMEDLINEMedicineQuality (philosophy)Systematic reviewHealth careInternet privacyWorld Wide WebComputer sciencePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Digital interventions including teledentistry are promising approaches to address some of the inadequacies of health care systems. Despite existing systematic reviews (SRs) on the benefits, implementation challenges, accuracy, and effectiveness of teledentistry, a comprehensive synthesis of evidence on its impacts requires further analysis. Objective: The purpose of this overview of SRs is to summarize evidence on the impacts of teledentistry in promoting access to and enhancing the quality of oral health care. Methods: We searched electronic databases in MEDLINE (Ovid), Embase (Embase.com), CINAHL (EBSCO), Web of Science, Cochrane Library, and Epistemonikos from inception to March 2024, without date and language restrictions, to identify SRs and meta-analyses. Two independent reviewers performed data selection following the PICOSS (population, intervention, comparison, outcome, and study design) format, as well as the data extraction. We conducted quality assessments using both (A MeaSurement Tool to Assess Systematic Reviews-2) AMSTAR 2 and ROBIS (Risk Of Bias In Systematic reviews) tools. The certainty of evidence and the overlap of the primary studies included in the SRs were assessed. Results were presented in tables and graphs. A narrative synthesis was performed. Results: The search yielded 1020 articles, of which 30 SRs were included in the overview. The number of participants across these reviews ranged from 130 to 7913 people. All dimensions of the quality of care were addressed to varying extents, with the domains of effectiveness (22/30, 73%), patient-centered care (14/30, 47%), and efficiency (11/30, 37%) being the most extensively studied. Teledentistry addressed public health challenges by improving access to oral health care and reducing inequities (9/30, 30%) for vulnerable people. The major teledentistry applications were teleconsultation (13/30, 43%), and telediagnosis (9/30, 33%). Teledentistry enhanced patient-clinician communication, quality of life, and care experiences for both patients and providers. However, multilevel barriers must be addressed to ensure its successful implementation (7/30, 23%). Meanwhile, patient safety (8/30, 27%) and equity (1/30, 10%) were the least explored domains, with few reviews addressing adverse outcomes, as well as concerns related to data privacy (3/30, 10%) and confidentiality (2/30, 6%). Several SRs exhibited a critically low to low methodological quality (25/30, 83%) and a high risk of bias (8/30, 27%). The overlap (corrected covered area) of the primary studies in all the SRs was slight (30/30, 2.3%), while it was moderate (11/30, 5.7%) for SRs with meta-analyses. Conclusions: The findings of this overview suggest that teledentistry is an effective and efficient alternative to in-person oral health care. However, significant concerns regarding the quality of the reviews highlight an urgent need for more methodologically rigorous studies to generate robust and reliable evidence. This is particularly essential to better understand teledentistry's potential to enhance overall health outcomes and ensure equitable access to care, thereby providing a stronger foundation to guide clinical practices and inform policy decisions.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,042
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,076
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,474
Score d'incertitude au seuil0,987

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0420,076
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,825
Tête enseignante GPT0,713
Écart entre enseignants0,112 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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