Integration of an evidence‐based caries management approach in dental education: The perspectives of dental instructors
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE/OBJECTIVES: Evidence-based caries management (EBCM) has developed into an internationally recognized tool for integration of comprehensive non-surgical caries treatment in dental education. However, uptake of the EBCM approach remains uneven across Canadian dental schools. Our project sought to understand how dental instructors perceive the challenges and solutions to the integration of the EBCM approach in undergraduate clinical education. METHODS: Using a qualitative descriptive design, we recruited a purposeful sample of clinical instructors supervising undergraduate dental students in caries-related dental care. Semi-structured, online interviews focused on the main characteristics of EBCM. Interviews were analyzed using the awareness, desire, knowledge, ability, and reinforcement (ADKAR) change management model to understand challenges with EBCM implementation in undergraduate education. The analysis process started with verbatim transcription; then, transcripts were coded deductively based on the interview guide and the ADKAR model domains, and inductively to generate emergent codes. Finally, thematic analysis was used to develop themes and subthemes. RESULTS: We interviewed 11 dental instructors with a wide range of clinical experience. Our results show that participants had sufficient awareness regarding the need for the EBCM approach and portrayed a strong desire to participate in bringing curricular changes. Knowledge and ability of participants depended on their training, experience, and involvement in continuing education courses. A lack of standardized caries management practices, less chairside time, and poor remuneration for instructors were major barriers in EBCM clinical implementation. Potential solutions suggested included providing continuing education courses, credits for students for non-surgical caries management, and remunerating instructors for implementation. CONCLUSIONS: In conclusion, most participants were aware of the need for a substantive change toward EBCM and demonstrated the desire to participate and improve its implementation. Our analysis showed that to facilitate full integration of the EBCM approach into the undergraduate dental clinics, organizational focus needs to be placed on the individual's knowledge and ability, with tailored efforts toward reinforcement.
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 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 | 0,021 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,004 |
| Communication savante | 0,008 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| 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 ».