A Tool for Assessing Cultural Competence Training in Dental Education
Notice bibliographique
Résumé
Policies exist to promote fairness and equal access to opportunities and services that address basic human needs of all U.S. citizens. Nonetheless, health disparities continue to persist among certain subpopulations, including those of racial, ethnic, geographic, socioeconomic, and other cultural identity groups. The Commission on Dental Accreditation (CODA) has added standards to address this concern. According to the most recent standards, adopted in 2010 for implementation in July 2013, CODA stipulates that "students should learn about factors and practices associated with disparities in health." Thus, it is imperative that dental schools develop strategies to comply with this addition. One key strategy for compliance is the inclusion of cultural competence training in the dental curriculum. A survey, the Dental Tool for Assessing Cultural Competence Training (D-TACCT), based on the Association of American Medical Colleges' Tool for Assessing Cultural Competence Training (TACCT), was sent to the academic deans at seventy-one U.S. and Canadian dental schools to determine best practices for cultural competence training. The survey was completed by thirty-seven individuals, for a 52 percent response rate. This article describes the use of this survey as a guide for developing culturally competent strategies and enhancing cultural competence training in dental schools.
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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 | 0,013 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».