Assessment of Digital Workflow in Predoctoral Education and Patient Care in North American Dental Schools
Notice bibliographique
Résumé
Technology has revolutionized the field of dentistry, and digital workflow has become commonplace in everyday dental practices. However, are future practitioners prepared to enter into an increasingly digitized world? The aim of this study was to determine the extent to which digital modalities were being taught to predoctoral dental students and used for patient care in dental schools throughout North America. A 35-question survey was sent in February 2019 to all 76 dental schools in the U.S. and Canada. After 90 days, 54 recorded responses were received, for a 71% response rate. Students were reported to be using CAD/CAM technology in 50 (93%) of the 54 responding schools. While almost all schools responding to the survey were using digital scanning, there was disparity among them in terms of the types and frequency of procedures for which digital impressions were utilized. This study found that the incorporation of CAD/CAM technology in predoctoral dental curricula varied widely. However, it was clear that the relative dearth of well-trained faculty members and the number of CAD/CAM units available to students limited its use. It is imperative that more emphasis is placed on the utilization of digital workflow in North American dental schools for future practitioners to practice contemporary restorative dentistry.
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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 | 0,007 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».