Teledentistry models led by dental hygienists in underserved communities: a literature review.
Notice bibliographique
Résumé
Objective: This thematic literature review explores current teledentistry models led by dental hygienists in rural, underserved areas. Its primary aim is to critically evaluate the impact of these models on access to care, clinical and economic outcomes, and workforce development. This review provides valuable insights for health care professionals, policymakers, and researchers interested in oral health care and telehealth. Methods: A structured literature search was conducted in the following databases: Ovid/MEDLINE, CINAHL, and Dentistry & Oral Sciences (EBSCOhost). The search terms were organized into 3 conceptual categories: population, intervention, and provider. Only peer-reviewed articles on teledentistry-based care delivered by dental hygienists or comparable providers, such as dental therapists, in underserved or rural settings were included. Results: Ten studies met the inclusion criteria for review: all explored the implementation of teledentistry models in underserved communities. These studies used a variety of qualitative, descriptive, and mixed-method designs. The literature highlighted effective service delivery models, economic advantages, positive patient and provider outcomes, and policy limitations. Discussion: Five key themes emerged: service delivery models and access to care, economic and clinical efficiency, regulatory and policy environments, workforce development and training, and systemic barriers to program sustainability. Conclusion: Teledentistry initiatives led by trained dental hygienists are a cost-effective and scalable means of improving access to care for underserved rural or Indigenous populations. Expanding these models across rural and urban regions and integrating this implementation into policy reform, workforce investment, and mainstream dental and dental hygiene education should be considered an urgent priority.
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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 | 0,007 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».