Long‐term skill improvement among general dental practitioners after a short training programme in diagnosing calcified carotid artery atheromas on panoramic radiographs
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To study general dental practitioners (GDPs) ability to detect calcified carotid artery atheromas (CCAAs) in panoramic radiographs (PRs) and if their diagnostic accuracy in long term is improved after a short training programme. METHODS: Fourteen GDPs had their diagnostic accuracy regarding CCAA in PR assessed at baseline, 2 weeks and 1 year after training. Comparison was made with a reference standard based on consensus results from two experienced oral and maxillofacial radiologists. At each session, 100 radiographs were assessed individually by the GDPs. After the baseline assessment, the GDPs participated in a 2-hour training programme comprising a lecture and diagnostic training by calibration. The GDPs results before and after training were compared, as well as between follow-up sessions. RESULTS: A significant improvement in diagnostic accuracy was observed with increased sensitivity (from 41.8% to 55.7%, P = 0.02) without a significant decrease in specificity (from 87.2% to 86.7%, P = 0.87). The Kappa values also increased (from 0.66 to 0.71, P = 0.04). At 1-year follow-up, the improvement compared to baseline remained significant. There were no significant changes between the 2-week and 1-year follow-up assessment. CONCLUSION: A short training programme can significantly and sustainable improve GDPs diagnostic accuracy regarding CCAA.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».