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Enregistrement W2307036059 · doi:10.1002/j.0022-0337.2014.78.9.tb05799.x

Dental and Dental Hygiene Students’ Diagnostic Accuracy in Oral Radiology: Effect of Diagnostic Strategy and Instructional Method

2014· article· en· W2307036059 sur OpenAlexaff
Mariam Baghdady, Heather Carnahan, Ernest W.N. Lam, Nicole N. Woods

Notice bibliographique

RevueJournal of Dental Education · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueClinical Reasoning and Diagnostic Skills
Établissements canadiensThe Wilson CentreUniversity of TorontoMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiagnostic accuracyDental hygieneOral hygieneInterpretation (philosophy)RadiographyMedical physicsMedicinePsychologyRadiologyMedical educationComputer scienceDentistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There has been much debate surrounding diagnostic strategies and the most appropriate training models for novices in oral radiology. It has been argued that an analytic approach, using a step-by-step analysis of the radiographic features of an abnormality, is ideal. Alternative research suggests that novices can successfully employ non-analytic reasoning. Many of these studies do not take instructional methodology into account. This study evaluated the effectiveness of non-analytic and analytic strategies in radiographic interpretation and explored the relationship between instructional methodology and diagnostic strategy. Second-year dental and dental hygiene students were taught four radiographic abnormalities using basic science instructions or a step-by-step algorithm. The students were tested on diagnostic accuracy and memory immediately after learning and one week later. A total of seventy-three students completed both immediate and delayed sessions and were included in the analysis. Students were randomly divided into two instructional conditions: one group provided a diagnostic hypothesis for the image and then identified specific features to support it, while the other group first identified features and then provided a diagnosis. Participants in the diagnosis-first condition (non-analytic reasoning) had higher diagnostic accuracy then those in the features-first condition (analytic reasoning), regardless of their learning condition. No main effect of learning condition or interaction with diagnostic strategy was observed. Educators should be mindful of the potential influence of analytic and non-analytic approaches on the effectiveness of the instructional method.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,041
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,041
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,389
Écart entre enseignants0,377 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations32
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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