Measuring Clinical Productivity in Community‐Based Dental Education Programs
Notice bibliographique
Résumé
Community-based dental education programs (CBDEPs) are an important part of the curriculum in many dental schools. This article describes the redesign of the CBDEP at the University of Kentucky College of Dentistry. As part of the formative evaluation of this CBDEP, information on clinical productivity was collected in order to educate intramural faculty members about the scope and extent of services provided in extramural sites; develop an understanding of the productivity expected; complement the intramural education by placing dental students in particular settings where they could enhance certain clinical disciplines; and serve as a decision making tool in the selection of sites that provide the richest clinical experiences. A total of 158 students participated in the CBDEP during the three years of our study (2006-08). Productivity per site was calculated based on total, mean, and median number of services provided, billing (utilizing Kentucky's Medicaid fees for 2006), and Relative Value Units (RVUs). A total of 26,202 services, $972,109 in billing, and 43,053 RVUs was generated by the students, with an average of 175 services, $6,481, and 287 RVUs per student. Four categories (restorative, oral surgery, preventive, and diagnostic) accounted for 88 percent of total RVUs for all sites and all years. Productivity measured with RVU was the highest at private practices. Students spent most of their time providing restorative and oral surgery services. Measuring clinical productivity can be an effective tool to establish benchmarks, improve the site selection process, and educate those skeptical about the benefits of extramural education. Such an evaluation will enable faculty and program administrators involved in CBDEP to make continuous improvements.
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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 | 0,008 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».