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Enregistrement W4306181167 · doi:10.2478/asmj-2022-0008

Current status of predoctoral implant dentistry education – student’s didactic performance and self-assessment: A Systematic Review.

2022· article· en· W4306181167 sur OpenAlexaff
Disha Nagpal, Carlos Flores‐Mir, Usama Nassar, Liran Levin

Notice bibliographique

RevueActa Stomatologica Marisiensis Journal · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueDental Implant Techniques and Outcomes
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCurriculumMedical educationMEDLINEMedicineDentistryPsychologyPedagogyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Objectives: To describe the current state of predoctoral dental implant education in terms of educational outcomes and the student’s perception of the associated curriculum. Methods: A database search was conducted using Medline (OVID), EMBASE, ERIC (Education Resources and Information Centre) and Web of Science electronic sources. Two reviewers thoroughly reviewed the papers in accordance with the specific selection criteria after carefully choosing the abstracts that seemed to meet the initial selection criterion for full article retrieval. Results: 15 articles were included, which were divided into two distinct groups: those that addressed educational outcomes and those that addressed students’ perceptions. Knowledge was assessed by questionnaire surveys, and it was found that most of the students were poorly to moderately well informed. There was a positive increase in student perception after taking the implant courses. Clinical significance: Although predoctoral education in most dental schools across the world now includes implant dentistry as a core component, the degree of integration varies greatly. To increase the proficiency of predoctoral students around the world in performing implant treatments, it is necessary, according to this systematic review, to create a uniform, well-structured predoctoral implant curriculum and guidelines that include didactic, laboratory, preclinical, and clinical components.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,085
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,096

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,085
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,004
Bibliométrie0,0090,009
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,331 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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