Social media use and adolescent oral health: A scoping review
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Social media has revolutionized information sharing, particularly among adolescents who frequently use it for health-related content. However, their use of social media concerning oral health remains unclear. This scoping review aims to map available literature on the use of social media regarding oral health among adolescents. Methods: Following Arksey & O'Malley's framework and PRISMA-SCR guidelines, comprehensive searches were conducted in Medline (Ovid), PubMed, and Scopus databases from January 2013 to December 2024. Reference lists of relevant studies were also reviewed. Two researchers independently screened and extracted relevant data from eligible studies. The data included publication year, authors, country, study design, aims, social media platforms, comparisons, assessed outcomes, and key findings. Descriptive statistics were used to summarize quantifiable aspects and content analysis was employed to define categories and report the key findings. Results: Of 1938 records, 1312 titles and abstracts and 73 full-text articles were screened. Seventeen relevant studies were identified, including 2 reviews and 15 primary studies. These studies included six clinical trials and five cross-sectional studies. Three studies didn't indicate the study design. In addition to social media's effectiveness in improving oral health literacy, behaviors, and outcomes, such as plaque, gingival, and caries indices, the studies reported on patient compliance and sharing treatment-related experiences. Conclusion: This review highlights the growing influence of social media on adolescents' oral health literacy and practices. Further research is necessary to explore adolescents' perspectives on social media use for oral health and develop effective interventions that address the unique needs of this demographic.
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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 | 0,002 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 | 0,000 |
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 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 ».