Clinical decision‐making in restorative dentistry. Content‐analysis of diagnostic thinking processes and concurrent concepts used in an educational environment
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Dental practice is affected by variation in diagnosis and treatment planning between clinicians. The process underlying the decisions leading to management of dental caries is poorly understood. OBJECTIVE: To explore diagnostic thinking and identify information used in the diagnosis, management and treatment of caries. SUBJECTS/MATERIALS: 15 senior dental students (mean age, 23.1 years; 66% female) in Mexico City were interviewed using a Simulated Patient Model (SPM). METHODS: The SPM consultation session and its review, aimed at eliciting an introspective recall description of the Diagnostic Thinking Processes (DTP) and the pieces of information (concepts) employed, were transcribed and content-analyzed (CA). CA reproducibility coefficients were 0.53 to 0.64. The cognitive psychology Gale & Marsden (GM) model was used to structure DTP and concepts. Data were analyzed with chi-squared tests. RESULTS: DTP utilization was similar to the original report in endocrinology and neurology cases. A wide variety of concepts were combined with DTP to describe the strategies and information preferentially resorted to while addressing four areas identified in the consultation. CONCLUSIONS: Narrow arrays of concepts of restorative concern (mostly physical features present in/on teeth) were often investigated using DTP 1, 2 and 4 in combination with the use of dental explorers. The heuristics detected link features common to the GM model and to an indirect pattern-recognition model, whereby reliance on visual/tactile concepts facilitates the acquisition of a clinically meaningful image. Non-clinical factors believed to be at play in the application of strategies were not investigated but were controlled for in the SPM.
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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 | 0,005 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».