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Enregistrement W2793561280 · doi:10.1371/journal.pone.0194411

Competency model for dentists in China: Results of a Delphi study

2018· article· en· W2793561280 sur OpenAlexaboutno aff
Yunxia Geng, Liying Zhao, Yu Wang, Yiyuan Jiang, Kai Meng, Dongxiang Zheng

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDelphi Technique in Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDelphi methodMedical educationCore competencyTeamworkMedicineConstruct (python library)EnthusiasmFocus groupPromotion (chess)PsychologyNursingFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: With the increasing awareness of the importance of oral health, patients have an increasing need for integrated care from dentists. In China, the dentistry examination consists of two parts: a practical skills examination and a comprehensive medical examination; to date, no assessment methods that are based on specialized dentistry competencies, unlike the United States, Canada, and other countries, have been established. Therefore, the purpose of this study was to construct a competency model for dentists in China in order to guide the development, admission, training and assessment of dentists. METHODS: Using a literature review, focus group interviews and in-depth personal interviews, a dentist competency index was developed with an expert consultation questionnaire. A panel of 20 specialist experts was chosen from ten national medical universities to carry out two rounds of Delphi expert analysis, using the boundary value method to filter the indicators and the Analytic Hierarchy Process to calculate the weights of the primary indicators. RESULTS: Two rounds of Delphi results showed that the expert authority, enthusiasm, and coordination coefficients were high. Constructs of the competency model that included seven primary indicators and 62 secondary indicators determined the weight of each index. The seven primary indicators included the following: clinical skills and medical services, disease prevention and health promotion, interpersonal communication skills, core values and professionalism, medical knowledge and lifelong learning ability, teamwork ability and scientific research ability. CONCLUSION: In conclusion, the use of the Delphi method to construct an initial model of Chinese physician competency is scientific and feasible. The initial competency model conforms to the characteristics and quality requirements of dentists in China and has a strong scientific basis. The dentist competency model should be used in the National Dental Licensing Examination in China.

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)0,027
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,143

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0270,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,261
Tête enseignante GPT0,446
Écart entre enseignants0,185 · 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'étudeQualitatif
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

Citations61
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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