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Enregistrement W2982107103 · doi:10.1111/eje.12476

Attitudes of dental students in a Canadian university towards communication skills learning

2019· article· en· W2982107103 sur OpenAlexafffundabout
Caitlyn Ayn, Lynne Robinson, Debora Matthews, Cynthia Andrews

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal Of Dental Education · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePatient-Provider Communication in Healthcare
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesFaculty of Graduate Studies, Dalhousie UniversityNova Scotia Health Research Foundation
Mots-clésCurriculumMedical educationCommunication skillsScale (ratio)Ethnic groupPerceptionPromotion (chess)PsychologyMedicineOral healthPedagogyFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Strong dentist communication skills (CS) are necessary for patient-centred care and oral health promotion. CS are imparted through the dental education experience, which can be optimised in part by incorporating student perceptions and needs into curricular development. The current study assessed student attitudes towards communication skills learning (CSL) in a Canadian university. METHODS: A 20-item questionnaire adapted from the Dental Communication Skills Attitude Scale and qualitative survey questions were completed by students (n = 124). RESULTS: Questionnaire findings indicate that attitudes towards CSL are generally favourable, with significant variation based on year of study, gender and ethnicity. Students understood the importance of CS for dental practice and patient-centred care. Whilst they appreciated the value of CSL, students described that challenges such as demanding programme schedules would preclude the utility of more formalised CSL activities. CONCLUSION: These findings may be useful for institutions seeking to implement or refine a CSL curriculum.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,203
Score d'incertitude au seuil0,409

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0060,002
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,056
Tête enseignante GPT0,396
Écart entre enseignants0,340 · 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'étudeObservationnel
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

Citations14
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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