A Sex-Specific Evaluation of Dental Students’ Ability to Perform Subgingival Debridement: Randomized Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A successful periodontitis treatment demands good manual skills. A correlation between biological sex and dental students' manual dexterity is currently unknown. OBJECTIVE: This study examines performance differences between male and female students within subgingival debridement. METHODS: A total of 75 third-year dental students were divided by biological sex (male/female) and randomly assigned to one of two work methods (manual curettes n=38; power-driven instruments n=37). Students were trained on periodontitis models for 25 minutes daily over 10 days using the assigned manual or power-driven instrument. Practical training included subgingival debridement of all tooth types on phantom heads. Practical exams were performed after the training session (T1) and after 6 months (T2), and comprised subgingival debridement of four teeth within 20 minutes. The percentage of debrided root surface was assessed and statistically analyzed using a linear mixed-effects regression model (P<.05). RESULTS: The analysis is based on 68 students (both groups n=34). The percentage of cleaned surfaces was not significantly different (P=.40) between male (mean 81.6%, SD 18.2%) and female (mean 76.3%, SD 21.1%) students, irrespective of the instrument used. The use of power-driven instruments (mean 81.3%, SD 20.5%) led to significantly better results than the use of manual curettes (mean 75.4%, SD 19.4%; P=.02), and the overall performance decreased over time (T1: mean 84.5%, SD 17.5%; T2: mean 72.3%, SD 20.8%; P<.001). CONCLUSIONS: Female and male students performed equally well in subgingival debridement. Therefore, sex-differentiated teaching methods are not necessary.
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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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,002 |
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 ».