Quantitative assessment of orthodontic treatments performed by graduate orthodontic students of an International School of Dentistry
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Assessing and monitoring treatment quality within graduate courses are vital for maintaining high standards and addressing areas needing improvement. In this study, we evaluated the treatment quality delivered by measuring the total scores obtained from the comprehensive clinical assessment (CCA) index and the objective grading system (OGS) index. AIMS: This study aimed to evaluate the quality of orthodontic treatments administered by graduate students by using the CCA index and OGS index. SETTINGS AND DESIGN: The research was carried out at the Orthodontic Department of Mashhad School of Dentistry, focusing on a cross-sectional analysis of orthodontic treatments administered by graduate students. METHODS AND MATERIAL: The study randomly selected 36 cases from the department’s archives and evaluated them through pre- and post-treatment analyses, including radiographs, photographs, and dental casts. The evaluation employed the CCA and the OGS indices. STATISTICAL ANALYSIS USED: Data analysis was performed using the Spearman and Mann-Whitney tests. RESULTS: The CCA correlated with the patient’s age and gender and was statistically significant ( P = 0.007 and P = 0.010, respectively). The CCA index was substantially associated with treatment duration ( P = 0.032 a). There was no significant relationship between OGS and CCA ( P = 0.223). The mean of post-treatment OGS was 18.97. All criteria of OGS and the overall score were improved significantly ( P < 0.001). CONCLUSIONS: The results of this study suggested that orthodontic treatment results provided by the investigated program have high scores and meet high standards of the CCA and OGS indices.
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 | 0,007 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 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 ».