Mentoring. A Quality Assurance Tool for Dentists Part 1: The Need for Mentoring in Dental Practice
Notice bibliographique
Résumé
This paper introduces the concept of mentoring and its use in dental practice. It explains how there has been a drive for quality in all areas of healthcare in the United Kingdom (UK), and that clinical audit and clinical governance are two of the quality assurance tools that have been developed. It suggests that the most important factor in the provision of quality care is the dentist and that it is therefore essential that dentists are given support and encouragement by their peers, together with recognition of good performance. The next section of the paper considers factors that hinder a dentist's quality of performance. It explains that there are multiple stresses in dental practice and, if they are not managed and controlled, that they can lead to professional burnout, anxiety and depression. One of the most important stressors that can impact on the quality of patient care is the constraint of time, which can frequently result from pressure from third parties such as managers and administrators. Dentists often feel isolated. The final section of the paper describes how dentists may be supported. Techniques include developing special interests within oral healthcare, career development, good human resource management, peer review and study groups, and coaching and mentoring. The nature of these last two techniques is discussed and the authors conclude that the best tool for supporting the quality of performance of dentists is mentoring.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».