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Enregistrement W2187332294 · doi:10.1002/j.0022-0337.2006.70.9.tb04167.x

The Impact of Quality Assurance Programming: A Comparison of Two Canadian Dental Hygienist Programs

2006· article· en· W2187332294 sur OpenAlexaffabout
Joanna Asadoorian, David Locker

Notice bibliographique

RevueJournal of Dental Education · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuality assuranceCompetence (human resources)Proxy (statistics)Medical educationContinuing educationPsychologyDental careNursingMedicineFamily medicineComputer scienceSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Quality assurance (QA) and continuing competence (CC) programs aim to ensure acceptable levels of health care provider competence, but it is unknown which program methods most successfully achieve this goal. The objectives of the study reported in this article were to compare two distinct QA/CC programs of Canadian dental hygienists and assess the impact of these two programs on practice behavior change, a proxy measure for quality. British Columbia (BC) and Ontario (ON) were compared because the former mandates continuing education (CE) time requirements. A two-group comparison survey design using a self-administered questionnaire was implemented in randomly selected samples from two jurisdictions. No statistical differences were found in total activity, change opportunities, or change implementation, but ON study subjects participated in significantly more activities that yielded change opportunities and more activities that generated appropriate change implementation, meaning positive and correct approaches to providing care, than BC dental hygienists. Both groups reported implementing change to a similarly high degree. The findings suggest that ON dental hygienists participated in more learning activities that had relevancy to their practice and learning needs than did BC subjects. The findings indicate that the QA program in ON may allow for greater efficiency in professional learning.

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)0,001
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 enseignants0,130
Score d'incertitude au seuil0,983

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,428
Écart entre enseignants0,404 · 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

Citations39
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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