Improving radiographic diagnosis of pulpo‐periodontal complications in primary molars by training: Application in education and clinical research
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The objective of this study was to assess an original learning intervention to train students and paediatric dentistry teachers in radiographic diagnostic accuracy of pulpo-periodontal complications in primary molars. MATERIALS AND METHODS: The learning intervention was based on 250 different randomly ordered radiographs of primary molars within three quizzes (A, B and C) for 5 sessions (S): quiz A (50 X-rays), B and C (100 X-rays) were, respectively, completed in S1 to assess the extent of agreement with 5 experts' diagnoses, in S2 and S3 (B at days 8 and 23) and in S4 and S5 (C at days 90 and 105). During S1 and at the end of S3 and S5, the participants (48 students and 16 teachers) were informed of correct diagnoses. A satisfaction questionnaire was completed by all the students. Alongside the descriptive analyses, generalised linear mixed model (GLMM) analyses assessed the odds of participants' correct diagnosis over the study duration. RESULTS: At S1, the odds of diagnostic accuracy among students were significantly lower than those among the teachers. After receiving feedback at S1, GLMM analyses showed that among all the participants, accuracy improved over time with the odds of correct diagnoses higher in S2-5 than in S1; and there were similar increases across sessions between teachers and students, except in S3, where the improvement among teachers tended to be greater than that among the students. All students were satisfied though one-third reported that quizzes with 100 radiographs felt too long. CONCLUSION: The online case-based learning was a good training format for dental education.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».