Composite versus Amalgam Restorations Placed in Canadian Dental Schools
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To investigate the latest teaching policies of posterior composite placement versus amalgam and to determine the actual numbers of posterior composites versus amalgam restorations placed in Canadian dental schools, over the years from 2008 to 2018. METHODS: Emails were sent to Chairs/Heads of Restorative Departments and Clinic Directors of all 10 Canadian dental schools to collect data in the forms of: 1) Questionnaire on current teaching policies of posterior composite and amalgam restorations; 2) data entry form to collect the actual numbers of posterior composite and amalgam restorations placed in their clinics. RESULTS: For the teaching questionnaire, the response rate was 90% (n=9). Seven (78%) of the responding schools reported that they assign 25%-50% of their preclinical restorative teaching time towards posterior composite placement. While, three (33%) of the responding schools allocated 50%-75% of their restorative teaching towards amalgam placement. Data entry response rate was 80% (n=8). Amalgam material was dominant in the restoration distribution from 2008 to 2012. While from 2013 to 2018, resin composite material was dominant in all eight responding schools. Linear regression analysis revealed a significant increasing trend in placing posterior composites in all the responding schools over time (p<0.05). CONCLUSIONS: Data analysis revealed a clear trend towards an increase of posterior composite restoration placement and a decrease in the number of amalgam restorations placed. However, the teaching time assigned for posterior composite is not aligned with quantity placed. Review and adjustment of time allocated for teaching and training of each material are recommended.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».