Clinical Reasoning in Dentistry: A Conceptual Framework for Dental Education
Notice bibliographique
Résumé
This study presents a conceptual framework for clinical reasoning by dental students. Using a think-aloud method with six vignettes, the researchers interviewed eighteen dental students from two stages of training about oral health-related problems influenced by biopsychosocial factors. Verbatim transcripts of the interviews were analyzed to identify the processes and strategies of clinical reasoning used by the students to produce treatment plans. The process included 1) rituals to collect information; 2) forward and backward reasoning to generate and test clinical hypotheses; 3) pattern recognition from integrated scripts of knowledge and experience; and 4) decision trees to assess options and outcomes. The process was supplemented by scientific, conditional, collaborative, narrative, ethical, pragmatic, and part-whole reasoning strategies. Senior students showed a keen awareness of the contextual determinants of care and emphasized patients' motivations for treatment. In contrast, junior students focused more on problems associated with individual teeth as they struggled to integrate the information within each vignette. In this article, the processes and strategies for reasoning used by both groups of dental students are abstracted and then illustrated by a model of clinical reasoning that accommodates the complicated contexts in which clinical problems usually arise.
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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 | 0,019 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,029 |
| Communication savante | 0,012 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».