Geriatric dentistry education and context in a selection of countries in 5 continents
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE/AIM: To summarize and discuss how geriatric dentistry has been addressed in dental schools of different countries regarding to (1) teaching students at the predoctoral level; (2) advanced training, and (3) research. METHOD AND MATERIALS: A convenience sample of faculty members from a selection of high, upper-middle and lower-middle income countries were recruited to complete the survey. The survey had 5 open-ended main topics, and asked about (1) the size of their elderly population, (2) general information about dental education; (3) the number of dental schools teaching geriatric dentistry, and their teaching methods; (4) advanced training in geriatric dentistry; (5) scholarship/research in geriatric dentistry. RESULTS AND CONCLUSION: (1) There is great variation in the size of elderly population; (2) duration of training and content of dental education curriculum varies; (3) geriatric dentistry has not been established as a standalone course in dental schools in the majority of the countries, (4) most countries, with the exception of Japan, lack adequate number of dentists trained in geriatric dentistry as well as training programs, and (5) geriatric dentistry-related research has increased in recent years in scope and content, although the majority of these papers are not in English.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».