A multi‐faceted construct to guide geriatric dental education: Findings from a scoping review with consultation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Older adults report unmet oral health care needs and barriers in access to care, due in part to provider attitudes and discomfort towards treating older patients. Our study asked: What is known from the literature about the use of undergraduate dentistry programmes to influence dental students' attitudes, perceptions and comfort towards treating geriatric patients? And how can interdisciplinary care facilitate the ability of dentists to work with geriatric patients? MATERIALS AND METHODS: A scoping review and stakeholder consultation followed established methodological guidelines. Four databases and two grey literature sources were searched. Two researchers independently selected articles using predefined inclusion criteria. Pertinent information was inputted into an iteratively developed extraction table. NVivo 12 was used to organise the extracted data into themes. Key findings were confirmed through stakeholder consultation. RESULTS: Sixty-eight articles were included in the scoping review. Five key themes emerged: (1) Curricular targets; (2) Intervention components; (3) Dentist and patient factors; (4) The role of interdisciplinary care; and (5) Post-graduation insights on knowledge-seeking patterns. Stakeholder consultations involved 19 participants from Southwestern Ontario and generally confirmed our findings. CONCLUSIONS: Inconsistent reporting of multiple intervention dimensions constrains our ability to strengthen this knowledge. Future interventions and their reporting could be improved by adopting "willingness to treat" as an overarching, multi-faceted concept which encompasses knowledge on ageing, attitudes towards older patients, perceived competence and empathy. Stakeholder interviews complemented these findings.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,004 |
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 ».