Theory‐Guided Remote Cooperative Learning‐Based Preventive Dental Education as Part of the School Curriculum
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Oral health is fundamental to overall well-being. As teens are at high risk for tooth decay, we require a unique approach to motivate them to maintain oral health. METHODS: Sixty-four adolescents (10-13 years) were recruited from 2 schools. Oral health education was based on cooperative learning guided by the social determination theory (SDT) principles. Students' oral health knowledge and oral self-care skills were assessed at baseline (before education), 3 weeks, and 6 months after the education. RESULTS: Complete data were available for 51 students (follow-up rate 79.7%). There were significant (p < 0.001) changes in the mean (SD) toothbrushing score from 10.1 (±6.3) (baseline) to 26.5 (±6.0) (follow-up 1) and to 28.1 (±5.3) (follow-up 2). The mean (SD) tooth brushing time significantly (p < 0.001) increased from the baseline of 84.0 (±43.5) to the first follow-up to 107.0 (±39.8) and to 102.3 (±33.1) at the second follow-up. The mean (SD) diet knowledge scores significantly (p < 0.001) increased from 8.2 (±2.1) at the baseline to 10.2 (±2.7) at the first follow-up and remained the same at the second follow-up. CONCLUSION: Social determination theory-guided cooperative learning was efficient in improving student oral health-related knowledge and oral self-care skills, and this improvement was maintained for 6 months after the discontinued education.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».