Trends in Teaching Posterior Restorations in North American Dental Schools: A Comparative Study.
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».