Dental Sleep Medicine Education Amongst Accredited Orthodontic Programmes in Thailand
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Dental sleep medicine education (DSME) should be emphasised in postgraduate orthodontic training; however, there appears to be no clear guideline for its implementation into the curriculum. OBJECTIVE: The aim was to investigate the current status of DSME as well as its feasibility and implementation in postgraduate orthodontic programmes. METHODS: A structured interview with predetermined response options was chosen as a data collection method to gather relevant information from representatives of all accredited postgraduate orthodontic programmes in Thailand. These interviews were conducted online via the Cisco Webex Meeting platform. A combination of data analysis techniques was employed to achieve a thorough comprehension of the research findings, including descriptive statistics, quantitative content analysis, thematic analysis, and alignment analysis. RESULTS: All participating programmes reported the inclusion of DSME in their curricula. A didactic approach was adopted by all programmes. However, only 2 out of 7 programmes offered clinical sessions for their students. Several challenges in implementing DSME within orthodontic programmes were identified, including a shortage of expertise and limited patient access. The participants also suggested that knowledge and resource sharing amongst institutions could serve as a potential solution to enhance the feasibility of DSME. CONCLUSIONS: This research highlighted the significant disparities and inadequacy of DSME within postgraduate orthodontic programmes in Thailand due to various challenges. Consequently, there is a compelling need to place greater emphasis on DSME and establish a national-level standardisation within orthodontic programmes. This effort is essential for enhancing the awareness and competency of orthodontists in the field of DSME.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».