Challenges in complete denture fabrication: Opinions and experiences of postgraduate students
Notice bibliographique
Résumé
Objectives Limited information is available on prosthodontic postgraduate studentsû views regarding complete denture education. This study aimed to investigate the opinions and experiences of Thai prosthodontic postgraduate students toward complete denture laboratory practice. Materials and methods A self-administered questionnaire was mailed to all dentists who currently enrolled in prosthodontic postgraduate programs in Thailand during the academic year 2012. The questionnaire consisted of close-and open-ended questions on opinions and experiences related to laboratory work in complete denture fabrication. Results The response rate was 95 percent. Majority indicated that, among all laboratory procedures, posterior teeth arrangement was the most difficult (82%), most time-consuming (93%), and most needing an aiding device (81%). Eighty-one percent of those who indicated this step as the most difficult to perform specified that there were challenges in establishing the appropriate occlusal scheme. More than half (54%) of those who marked this step as most needing an aiding device gave the reasons that posterior teeth arrangement had several critical steps, and it requires more skill. The respondents who indicated posterior teeth setting as the most time-consuming (93.2%) spent on average 16.7 ± 14.8 hours (mean ± SD) on this step (range 1.5-63 hours). Conclusions Posterior teeth setup appears to be the most difficult step which directly corresponds with the three most common errors. The negative opinions of students toward this step indicate the aspects of complete denture training that need improvement. Novel teaching techniques should be developed to reduce common errors as well as save the time for teeth arrangement.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».