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Enregistrement W2070577997 · doi:10.2319/030813-197.1

Evaluation of the use of digital study models in postgraduate orthodontic programs in the United States and Canada

2013· article· en· W2070577997 sur OpenAlexaboutno aff
Shruti Shastry, Jae Hyun Park

Notice bibliographique

RevueThe Angle Orthodontist · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueOrthodontics and Dentofacial Orthopedics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAccreditationArticulatorMedical educationComputer scienceMedicineDentistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To investigate the extent, experience, and trends associated with digital model use, as well as the advantages of using a particular study model type (digital or plaster) in postgraduate orthodontic programs in the United States and Canada. MATERIALS AND METHODS: An electronic survey consisting of 14 questions was sent to 72 program directors or chairpersons of accredited orthodontic postgraduate programs in the United States and Canada. RESULTS: Fifty-one responded for a 71% response rate. Sixty-five percent of the schools use plaster study models compared with 35% that use digital models. The most common advantages of plaster models were a three-dimensional feel and the ability for them to be mounted on an articulator. The most common advantages of digital models were the ease of storage and retrieval, and the residents' exposure to new technology. About one third of the plaster model users reported that they wanted to switch to digital models in the future, with 12% planning to do so within 1 year. CONCLUSIONS: Based on our study, 35% of accredited orthodontic postgraduate programs in the United States and Canada are using digital study models in most cases treated in their programs, and the trend is for increased digital model use in the future.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,158
Score d'incertitude au seuil0,488

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,150
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,149 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations31
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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