The State of Veterinary Dental Education in North America, Canada, and the Caribbean: A Descriptive Study
Notice bibliographique
Résumé
Dental disease is important in the population of pets seen by veterinarians. Knowledge and skills related to oral disease and dentistry are critical entry-level skills expected of graduating veterinarians. A descriptive survey on the state of veterinary dental education was sent to respondents from 35 veterinary schools in the United States, Canada, and the Caribbean. Using the online SurveyMonkey application, respondents answered up to 26 questions. Questions were primarily designed to determine the breadth and depth of veterinary dental education from didactic instruction in years 1-3 to the clinical year programs. There was an excellent response to the survey with 86% compliance. Learning opportunities for veterinary students in years 1-3 in both the lecture and laboratory environments were limited, as were the experiences in the clinical year 4, which were divided between community-type practices and veterinary dentistry and oral surgery services. The former provided more hands-on clinical experience, including tooth extraction, while the latter focused on dental charting and periodontal debridement. Data on degrees and certifications of faculty revealed only 12 programs with board-certified veterinary dentists. Of these, seven veterinary schools had residency programs in veterinary dentistry at the time of the survey. Data from this study demonstrate the lack of curricular time dedicated to dental content in the veterinary schools participating in the survey, thereby suggesting the need for veterinary schools to address the issue of veterinary dental education. By graduation, new veterinarians should have acquired the needed knowledge and skills to meet both societal demands and professional expectations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».