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Enregistrement W4384407743 · doi:10.1002/jdd.13334

e‐Prescribing in pediatric dentistry: Lessons learned from e‐learning module incorporation

2023· article· en· W4384407743 sur OpenAlexaffabout
Michelle F. Siqueira, Keith Da Silva, Marie Rocchi, Walter L. Siqueira

Notice bibliographique

RevueJournal of Dental Education · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Literacy and Information Accessibility
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLibrary scienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Accurate medication prescribing and effective communication of this pharmacological information to patients is critical in dentistry.1, 2 To ensure that healthcare providers are prepared to prescribe medications accurately and safely, the Association of Faculties of Pharmacy of Canada (AFPC) created an e-Prescribing learning module specific for pharmacy, pharmacy technician, medical, nurse practitioner, and dental programs.3 The problem addressed in this study was the deficit in the knowledge and skills of dental students in prescribing appropriate medications for pediatric patients. Students had theoretical knowledge during the pharmacology course, but struggled with determining the appropriate medication, dosage, and regimen for pediatric patients in a clinical scenario as their prior pharmacology courses mainly focused on adult prescriptions. To address this problem, the AFPC e-Prescribing learning module3 was incorporated into the DENT424—Pediatric Dentistry Diagnosis and Treatment planning course. Students were required to register and complete the module on their own time, and then participate in live discussion of pediatric case studies with their peers and the DENT424 course instructor to practice and reinforce key concepts. Even though the module was multidisciplinary, it was relevant and effective in teaching students about the broader healthcare system, including the importance of data security with regard to dental records and the process involved in writing prescriptions, refills, and renewals. Initial verbal feedback from the students was positive. We perceived that the students demonstrated a better understanding of the overall process and logistics involved in prescribing medication, including a better understanding of clinician and patient perspectives. All 36 students (100%) participated in an anonymous survey conducted a week after completing the module, and 89% of students strongly agreed or agreed that the topics covered in the module were relevant, 91% of students strongly agreed or agreed that the module increased their knowledge about e-Prescribing, while 80% strongly agreed or agreed that the module helped them understand the role of other healthcare professionals in prescribing and the medication use system (Table 1). Feedback in Table 2 shows that 33% of students who provided written comments on the survey reported a lack of dentistry-specific examples, and another 33% stated the module was too long. Incorporating the e-Prescribing learning module and case discussions in pediatric dentistry was a positive supplemental learning opportunity for doctor of dental medicine (DMD) Year 3 students. The module was effective in teaching students about the broader healthcare system and all the processes involved in prescribing medication. However, there were areas of weakness that persisted, such as students' difficulty in choosing an appropriate medication, determining the correct dosage and regimen, and physically writing out a prescription. In the absence of a specific e-prescribing module for pediatric patients, future sessions in the course can include additional case discussions and practice time to increase competency, combined with additional practice in pediatric dentistry prescription skills as students progress through their final year. The overall positive feedback from the anonymous survey demonstrated that students enjoyed the experience of learning using e-Prescribing as an additional learning tool.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,126
Tête enseignante GPT0,482
Écart entre enseignants0,357 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2023
Routes d'admission2
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