The global distribution of special needs dentistry across dental school curricula
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Special needs dentistry (SND) is an emerging dental specialty, with ongoing developments in education and clinical practice focused towards the tailored management of individuals with special needs (SN). Patients with SN have a higher prevalence of oral diseases and unmet dental needs compared to the general population. Although inadequate training and experience in managing patients with SN has been highlighted as a significant barrier to accessing care, there is limited data about the extent of SND teaching at the entry-to-practice or higher levels. METHODS: This work is the first to map SND curricula globally, across 180 countries and 1265 dental schools. RESULTS: Although 74.62% of dental schools were found in developing economies, the distribution of programs that reported SND in their courses was highly skewed towards developed countries. In terms of advanced degrees, beyond basic entry-to-practice training, the USA delivered 60% of the SND programs, followed by Canada (15.56%), UK (13.33%), and Australia (8.89%). The term SND appeared in 33.95% of entry-to-practice level program curricula and was less commonly used in transitioning economies. Only 112 SND-specialized practitioners enter the workforce globally each year from developed economies, and all but three advanced degrees are found in G7 countries. CONCLUSION: By exploring the impact of economic status on its distribution, this paper highlighted the lack of SND representation in dental curricula, especially amongst programs in transitioning or developing economies. Education of both general dentists and specialists is critical as a collaborative effort is needed to manage the growing population of patients with SN.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».