A Theory-Based Digital Intervention to Improve Maternal Oral Health Behaviors for Young Children: Quasi-Experimental Study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Parental oral health education is critical for preventing early childhood caries. However, few interventions are theoretically grounded or use digital approaches. Objective The objective of this study was to evaluate the effects of a health belief model–based digital intervention on maternal oral health behaviors. Methods This quasi-experimental study enrolled 648 mother-child dyads from 19 community health care centers (CHCs) in Beijing, China. CHCs were allocated to intervention or control groups depending on their voluntary adoption of the dental referral system. Ten CHCs (n=332, 52.6%) were assigned to the intervention group, where mothers received oral health education materials and had access to a dental referral system. The remaining 9 CHCs (n=316, 47.4%) served as the control group, in which mothers continued to receive standard child health care services. The primary outcome was parent-assisted toothbrushing, and the secondary outcome included other oral health behaviors, including night feeding practices, sugar intake, and dental visits. To evaluate the intervention effects on behavioral outcomes, generalized linear mixed models were used, accounting for repeated measures and potential confounding factors. Results Compared with the control group, the intervention group demonstrated a significant increase in parent-assisted toothbrushing, with an absolute difference of 10.3 (95% CI 3.0 to 17.6; P =.006) percentage points at 6 months and 1.5 (95% CI −7.2 to 10.1; P =.74) percentage points at 12 months. Additionally, dental visit rates were significantly higher in the intervention group at 12 months (odds ratio 4.65, 95% CI 1.30 to 16.70; P =.02). However, no statistically significant differences were observed between groups in nighttime feeding cessation or sugar intake control at either the 6- or 12-month follow-ups. Conclusions The health belief model–based digital intervention was effective in the short term for enhancing parent-assisted toothbrushing in young children, but its long-term effectiveness remains unproven. Future research should therefore prioritize exploring sustainability strategies.
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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 | 0,006 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».