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 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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».