Effectiveness of Direct Observation of Procedural Skills (DOPS) for Improving the Mini-Implant Insertion Procedural Skills of Postgraduate Orthodontic Trainees
Notice bibliographique
Résumé
Background: College of Physicians & Surgeons Pakistan (CPSP) has recently introduced different WBA tools in various specialties, but Directly Observed Procedural Skills (DOPS) is still required to be implemented in orthodontics which will improve learning and skills of the learner. Aim: To determine the effect of applying DOPS for improving the mini-implant insertion procedural skills of postgraduate orthodontic trainees. Methodology: This quantitative, quasi-experimental study was conducted at orthodontic department of de’Montmorency College of Dentistry (DCD), Lahore, from 1st July 2021 to 1st November 2021. Twenty trainees were selected and assessed over a period of 3 months which included 3 DOPS encounters with one-month interval between each encounter for mini-implant insertion. The trainees were assigned to faculty for each DOPS encounter by randomization. At the end, the trainees’ and the faculty’ perception regarding feasibility and acceptability of DOPS were obtained by means of structured questionnaire. The pre-DOPS and post-DOPS mean scores of all the trainees were compared using paired t-test. Results: Mean scores of all the orthodontic trainees significantly improved in the post-DOPS as compared to the pre-DOPS encounter, which may be linked to the feedback of 2nd DOPS session. As per results, the DOPS was perceived to be acceptable and feasible to both the faculty and trainees. Conclusion: DOPS is an effective tool for assessing and improving the mini-implant insertion procedural skills of postgraduate orthodontic trainees. Keywords: Direct Observation of Procedural Skills (DOPS); Mini-implants; Orthodontics.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».