Knowledge, confidence and clinical reasoning of dental students for diagnosing pediatric periodontal diseases
Notice bibliographique
Résumé
Given the importance of diagnosing periodontal diseases in pediatric patients, the objective of this study was to examine knowledge, confidence, and clinical reasoning of third- and fourth-year dental students regarding periodontal diagnosis and treatment planning in pediatric patients. An explanatory sequential mixed-method study was conducted in two phases. In the first phase, the survey questions were administered online to the third-and fourth-year dental students. Surveys tested for knowledge, confidence and clinical decision-making using questions and case-studies. Answers from periodontists and the pediatric dentists were used as the gold standard. For the next phase, individual interviews were recorded, transcribed, and coded followed by verbal analysis to assess their clinical reasoning for the specific diagnosis and treatment planning. While there was no overall difference in the knowledge and the confidence level between the students, they differed from the experts for some questions in confidence levels. As measured using the Script Concordance Test (SCT), no significant differences were observed between the participants in their clinical reasoning. The verbal analysis of the interview data showed that the students used three different patterns for searching through the problem space. Most of the students used the forward pattern of search and reported low confidence in diagnosing and treating pediatric periodontal diseases. Due to low self-reported confidence in diagnosing periodontal disease in pediatric patients. Providing education solutions will improve the confidence of undergraduate dental students in diagnosing and treating periodontal disease.
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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 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».