The dental “box of horrors” clinical practice game: A pilot project
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The dental department of the University Hospital of Nice has set the "box of horrors," an innovative concept inspired by the "room of horrors," created in 2006 in Canada, and utilized since 2011 in France. PURPOSE: The aim was to assess the impact and perceived value of this clinical practice game utilized by fourth-year dental students. METHODS: This pilot study following a cross-sectional pre- and posttest research design was used to assess students' change in performance. The experimental group was divided into 12 students teams (n = 50). A questionnaire was completed before they entered the box; they had then to find out 10 errors hidden in the box in a set time. A debriefing was held immediately after. The control group answered the same questions but did not follow the course inside the box. The percentages of correct answers were compared between the two groups with a Mann-Whitney test, and the scores per student were analyzed with a mixed effects ordinal multiple logistic regression. Finally, a satisfaction questionnaire was proposed. RESULTS: After the course, the students from the experimental group performed 94% correct answers, while those from the control group showed 78% (significant difference). The outcome of the mixed effect multiple regression showed a significant group effect (p = 0.0001) and gender effect (p = 0.001). CONCLUSION: Clinical games, although complex to implement, are interesting and rewarding tools. The adaptation of the tool to the dental sector appeared to be feasible.
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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 | 0,005 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».