A randomized controlled educational study to evaluate an e-learning module to teach the physical examination of the temporomandibular joint in juvenile idiopathic arthritis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The aim of the study was to evaluate the effectiveness of a novel e-learning module in teaching the physical exam of the temporomandibular joint (TMJ) in Juvenile idiopathic arthritis (JIA.). METHODS: An e-learning module was developed to convey the TMJ physical examination maneuvers that are considered to be best practice in JIA. Pediatric rheumatology fellows were randomized to two groups. One group received an article describing the physical examination skills while the second group received both the article and module. All participants completed a written pre-test, an in-person objective structured clinical examination (OSCE), a written post-test, and a follow-up survey. RESULTS: Twenty-two pediatric rheumatology fellows enrolled, with 11 per group. Written test: The two groups improved equally, although there was a trend toward improved defining of maximal incisal opening (MIO) in the module group. OSCE: The mean OSCE score was 11.1 (SD 3.3) in the article group and 13.5 (SD 1.9) in the module group (p = 0.06); significant differences were seen in measuring MIO (p = 0.01), calculating maximal unassisted mouth opening (MUMO; p = 0.01), and assessment of facial symmetry (p = 0.03), all favoring the module. Enjoyment scores in the module group were higher than in the article group (mean 7.7/10 vs. 5.9/10, p = 0.02). The two groups self-reported performing TMJ examinations at comparable rates three months following the intervention. CONCLUSIONS: The study demonstrated that a formalized educational program improved knowledge of the physical exam of the TMJ in JIA. Learners viewing the module were more adept at obtaining quantitative TMJ measurements.
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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 | 0,013 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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) | 0,000 | 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 ».