Use of Virtual Patients in Dental Education: A Survey of U.S. and Canadian Dental Schools
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The use of virtual patients in dental education is gaining acceptance as an adjunctive method to live patient interactions for training dental students. The objective of this study was to determine the extent to which virtual patients are being utilized in dental education by conducting a survey that was sent to sixty-seven dental schools in the United States and Canada. A total of thirty dental schools responded to the web-based survey. Sixty-three percent of the responding dental schools use virtual patients for preclinical or clinical exercises. Of this group, 31.3 percent have used virtual patients in their curricula for more than ten years, and approximately one-third of those who do use virtual patients expose their students to more than ten virtual patient experiences over the entirety of their programs. Of the schools that responded, 90.5 percent rated the use of virtual patients in dental education as important or very important. An additional question addressed the utilization of interactive elements for the virtual patient. Use of virtual patients can provide an excellent method for learning and honing patient interviewing skills, medical history taking, recordkeeping, and patient treatment planning. Through the use of virtual patient interactive audio/video elements, the student can experience interaction with his or her virtual patients during a more realistic simulation encounter.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle