The Teaching of Personalized Dentistry in North American Dental Schools: Changes from 2014 to 2017
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study was to assess the development of personalized dentistry in the curricula of North American dental schools from 2014 to 2017. In 2014, a web-based survey on personalized medicine/dentistry (PM/PD) was distributed to academic deans of all U.S. (n=65) and Canadian (n=10) dental schools with graduating classes. The results (n=42; 56% response rate) showed that few schools had plans for implementation of PM/PD at the time, even though the majority of respondents reported feeling that PM/PD should be taught in the curriculum and will impact clinical practice in the future. A three-year followup survey in 2017, sent to the same 75 schools, was designed to reassess the teaching/practice of PM/PD in dental schools in both didactic and clinical curricula. In the results of the 2017 survey (n=30; 40% response rate), the majority of respondents reported feeling that PM/PD should be taught in dental curricula. However, while most respondents indicated their schools did not teach PM/PD as a portion of their didactic curricula, they reported that specific pertinent PM/PD topics were taught as part of other courses in their curricula. The 2017 survey also evaluated the use of seven genetics-based and eight non-genetics-based PM/PD diagnostics in the schools' clinical curricula. Overall, non-genetics-based diagnostics were used more often than genetics-based diagnostics, and the use of genetics-based diagnostics was more prevalent in postgraduate than predoctoral clinics. Personalized dentistry will inevitably be part of the dental professional's future and should be reflected in basic science research, clinical settings, and dental school curricula in both predoctoral and postgraduate programs.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 ».