Introducing Evidence Based Orthodontics Journal Club Using A Structured Pre And Post Test
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To evaluate the impact of introducing evidence based orthodontics journal club on the performance of postgraduate residents using a structured pre-test and post-test. Study Design and Setting: The comparitive cross sectional study was conducted among the orthodontic postgraduate residents (n=30) of third year and final year at the orthodontic department at de’Montmorency College of Dentistry, Lahore. Methodology: Present study was conducted among the orthodontic postgraduate residents (n=30) of third year and final year at the orthodontic department at de’Montmorency College of Dentistry, Lahore. Questions were extracted from the journal club articles. These questions were structured and used in journal club as pre-test and post-test during the academic year 2015-16 and comparison of the performance in the pre-test and post-test over the course of the year was done. Results: The results of pre-test showed a statistically significant increase during the academic year (p=0.031). Performance in the post-test also showed a statistically significant increase during the academic year (p=0.001). Conclusion: The redesigning of structured pre and post test in orthodontic journal club resulted in significant improvement in the performance of postgraduate orthodontic residents
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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 | 0,011 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».