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Enregistrement W4405510217

Trends in Teaching Posterior Restorations in North American Dental Schools: A Comparative Study.

2024· article· en· W4405510217 sur OpenAlexaboutno aff
Lulwah Al Reshaid, Wafa El‐Badrawy, Gajanan Kulkarni, Maria Jacinta Moraes Coelho Santos, Anuradha Prakki

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueDental Research and COVID-19
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDentistryGeographyMedicineOrthodontics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: To compare trends in teaching and placement of composite resin versus amalgam in posterior restorations in Canadian dental schools with those in the United States. METHODS: Secondary descriptive and statistical analyses were performed on data from 2 previous studies. The data consisted of responses to questionnaires on teaching policies and the proportion of posterior restorations (amalgam and composite resin) performed in Canadian and US dental schools. Fisher's exact test and 2-sample z-test were used to compare the proportions. RESULTS: Canadian dental schools allocated less time than US schools to teaching composite resin restorations (p = 0.006): 22.2% of Canadian schools versus 76.4% of US schools devoted more than 50% of preclinical teaching time to such restorations. Canadian dental schools also dedicated more time to teaching amalgam restorations (p = 0.041): 33.3% of Canadian schools versus 8.8% of US schools devoted 50-75% of preclinical teaching time to amalgam restorations. Between 2008 and 2018, a significantly higher proportion of composite resin restorations were performed in US dental schools than in Canadian schools (p < 0.001). CONCLUSIONS: In Canadian dental schools, teaching of posterior composite resin restorations was more conservative than in US schools. There was no consensus among Canadian and US dental schools on composite resin preparation techniques or contraindications. Clear, standardized guidelines pertaining to composite resin teaching policies are suggested.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,856
Score d'incertitude au seuil0,289

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,006
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,070
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,315 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
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