Development and evaluation of a learning object focused on factors that might interfere on the radiographic image
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Considerando as dificuldades apresentadas pelos estudantes de odontologia na obtenção de imagens radiográficas de qualidade, o presente estudo teve por objetivos desenvolver e avaliar um objeto de aprendizagem (OA) no qual o usuário possa simular exposições radiográficas, modificando os fatores que interferem na qualidade da imagem radiográfica. Para este estudo exploratório descritivo, 48 radiografias periapicais foram obtidas da região posterior de uma mandíbula humana seca, com diferentes combinações de kVp/mA, sensibilidade do filme, distância focal e tempo de exposição. A cada imagem foi atribuído um texto sobre sua qualidade, aplicabilidade ao diagnóstico e, se necessário, sugestões ou questões sobre ajustes requeridos. Na tela do OA os estudantes podem simular situações combinando os diferentes fatores até que obtenham o melhor resultado. Para a avaliação do OA, 64 alunos de graduação foram divididos em dois grupos. Todos os alunos participaram da aula teórica e realizaram um teste. Na semana seguinte o Grupo 1 executou exercícios práticos e o Grupo 2 utilizou o OA, ambos respondendo a um segundo teste. Na terceira semana os grupos inverteram as atividades e foi aplicado o terceiro teste. Um questionário aberto foi respondido por todos os alunos com intuito de avaliar qualitativamente o OA. Não houve diferença estatisticamente significante quanto aos acertos nos testes entre os grupos. O OA não melhorou o desempenho dos estudantes em testes, porém foi considerado como uma metodologia muito boa, que estimula o aprendizado. A utilização do OA somou-se aos exercícios práticos, melhorando no aprendizado dos fatores que podem interferir na imagem radiográfica.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découle