Early Clinical Exposure in U.S. Dental Schools and Correlation with Earlier Competencies Evaluation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Early clinical exposure (ECE), defined as any interaction with patients prior to the portion of the curriculum when den‐ tal students spend most of their time at school as a primary provider, is a growing trend in curriculum reform across U.S. dental schools in the 21st century. The aims of this study were to characterize the types of ECE implementation in U.S. dental schools and determine if ECE correlated with earlier clinical competency assessments. In September 2018, the academic deans of all 66 U.S. dental schools were invited to respond to an eight‐item electronic survey about ECE at their schools. Representatives of 40 schools submitted complete responses, for a response rate of 60.6%. Among the respondents, 85% reported their schools started their principal clinical experience (PCE), the portion of the curriculum when students spend most of their time as the primary provider for patients, during the last quarter of Year 2 or the first quarter of Year 3. Respondents at all 40 schools reported offering some form of ECE as part of the formal curriculum, with shadowing and performing dental prophylaxis the most commonly of‐ fered types. No statistically significant associations were found between specific types of ECE and related Commission on Dental Accreditation (CODA) clinical standards for both formative and summative assessments. Although U.S. dental schools have been incorporating more ECE into their curricula over the past decade, these findings suggest that it has not led to earlier clinical competency assessments.
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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 | 0,008 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».