Intersection of the iADH undergraduate curriculum in special care dentistry and the association of Canadian faculties of dentistry competencies framework
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To map the International Association of Disability and Oral Health (iADH) curriculum to the Association of Canadian Faculties of Dentistry (ACFD) competencies framework to develop a strategy for teaching special care dentistry (SCD) using the International Classification of Functioning, Disability, and Health (ICF). To review the literature to identify educational methodologies that support teaching SCD competencies. METHODS: The 20 subdomains of the ACFD competencies framework were mapped to the 18 subdomains of the iADH competency matrix. A literature review of methods, techniques, or innovations used to teach SCD was conducted using the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-analyses (PRISMA) guidelines and the Sample, Phenomenon of Interest, Design, Evaluation, and Research Type (SPIDER) tool. RESULTS: The iADH curriculum was mapped to the ACFD competencies in the areas of patient care, professionalism, communication and collaboration, practice information management, and health promotion. A total of 176 articles from PubMed and 10 resources from MedEdPortal were identified in the literature search. Eleven articles met the inclusion and exclusion criteria. The overall quantity and quality of studies was low. Experiential learning in either a dental school or hospital-based program seemed to improve knowledge of SCD and to incite greater willingness to treat patients requiring SCD. CONCLUSIONS: Case-based learning, computer-based modules, standardized patients, and clinical practice are educational strategies for teaching SCD competencies. The integration of SCD into the undergraduate dental curriculum seems feasible, as most required competencies are transferable to all dental disciplines. Furthermore, the ICF provides a functional model that is a patient-centered approach and is applicable to dentistry beyond SCD.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».