Implementation Strategies to Enhance Teledentistry Adoption in Dental Care Settings: A Realist Review Protocol
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Teledentistry has been suggested as an innovative and promising approach, in addition to face-to-face intervention, to improve the access and the continuity of oral health care. Despite the growing evidence on teledentistry, it is still unclear under what context, circumstances, and for whom it works best, as well as how and why its adoption succeeds or fails in different dental care settings. Objective: To synthesize evidence regarding: i) strategies to enhance teledentistry implementation; ii) interactions between the context-mechanisms-outcomes (CMOs) to maximize its integration in dental care settings. Methods: A realist review will be conducted following Pawson and Tilley’s framework. Searches were conducted across five databases such as MEDLINE (Covidence), Embase, CINAHL, PsycINFO, Cochrane Library, and grey literature. The review will include all teledentistry modalities, settings, and populations, with no restrictions on language or publication date. Two independent reviewers will iteratively select and screen studies, and extract data from included studies. Data synthesis will involve a narrative summary, along with content and descriptive analyses. Implementation strategies will be categorized using the Expert Recommendations for Implementing Change framework, and outcomes will be mapped with Proctor’s Implementation outcomes Framework. Conclusion: The results will suggest a better description of the implementation strategies to improve teledentistry implementation. By identifying contexts, mechanisms, and outcomes we will inform policy-makers, researchers, oral health care providers, and patients on what works, for whom, under what conditions and how, for its successful implementation. These findings may contribute to the evidence-based teledentistry practices, inform education, and support policy development.
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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 | 0,104 | 0,102 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,015 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,008 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,061 | 0,008 |
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 ».