Students’ appraisal of a preparedness model for the provision of oral health care during a pandemic
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The COVID-19 pandemic has impacted the provision of oral health care worldwide, prompting the discussion of preparedness. This study aimed to perform an initial appraisal of the usability, spatial representation, and clarity of a newly developed preparedness model from the perspective of senior undergraduate dental students at the University of British Columbia, Vancouver, Canada, enrolled in the 2020-21 academic year. Answers were analyzed thematically via an inductive coding process between March and June 2021. RESULTS: All the 111 students in years 3 (#55) and 4 (#56) appraised the preparedness model, generating more than 200 pages of text. Four main themes were identified across the essays: streamlined depiction, information-based approach, adaptability to an ever-changing situation, and room for improvement. Although the majority of students appraised the model as being useful in fostering information-seeking behaviour, few students disagreed with the model's portrayal and made further suggestions. CONCLUSIONS: Preparedness models can better guide oral health care providers during a health crisis such as a pandemic. The recently developed preparedness model was appraised as useful by senior undergraduate dental students, although alternative portrayals of the model were suggested. A comprehensive assessment of the newly developed model (and of its variations) is warranted to better support oral health care service delivery during a pandemic.
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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 | 0,022 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| 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 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 ».