Evaluating a dental sleep apnea mini‐residency program using the Kirkpatrick model
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The aim of this retrospective study was to evaluate a Dental Sleep Medicine Mini-Residency (DSMMR) continuing education (CE) program using the Kirkpatrick model. METHODS: After receiving ethical approval, data from participants in the 2019-2020 DSMMR CE course were included for the Kirkpatrick evaluation. The analysis was stratified and all the Kirkpatrick levels were integrated: level 1 (satisfaction) was assessed via Likert scale and open-ended questions; level 2 (learning) was evaluated using pretest and posttest knowledge data following Module 1 (M1) and an assessment of multiple-choice questions (MCQs) developed by participants; level 3 (behavior) was evaluated using Likert scale questions; and level 4 (results) was assessed via the percentage of participants who passed the American Board of Dental Sleep Medicine (ABDSM) examination on their first attempt. RESULTS: A total of 90 participants were included in the study. At least 83.1% of participants agreed/strongly agreed with positively worded statements about satisfaction. Knowledge scores significantly increased from pre-M1 to post-M1 (p < 0.001); however, only 15.2% of MCQs were evaluated as well-formulated. At least 88.6% of participants agreed/strongly agreed with positively worded statements about transfer of knowledge/skills to their practice. 91.1% passed the ABDSM examination on their first attempt. CONCLUSION: The evaluation of the 2019-2020 DSMMR using the Kirkpatrick model suggests its overall positive impact as a training program. The Kirkpatrick model provided information that can be used to improve the quality of a program. Future studies should assess other dental CE programs using the Kirkpatrick model or another evaluation model.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».