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Enregistrement W4407011562 · doi:10.1002/9781394182176.ch8

Educating a Workforce for Dental Geriatrics

2025· other· en· W4407011562 sur OpenAlexaff
Matana Kettratad‐Pruksapong, Shiva Khatami, Linda Slack‐Smith, Jirakate Madiloggovit‐Lower, Leonardo Marchini, CP Owen, Michael I. MacEntee

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typeother
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueDental Education, Practice, Research
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeriatricsWorkforceGeriatric careMedicineGerontologyMedical educationNursingFamily medicinePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Generating interest in geriatrics in undergraduate and postgraduate dental programs is challenging because of the complex multimorbidity and polypharmacy usually associated with old age and frailty. There is much variation globally in where and how this discipline is taught to dental students and practicing clinicians but there is a general consensus that it needs more attention, especially in the context of interdisciplinary education and practice. This chapter details two frameworks—ecosocial theory and intersectionality—to provide a pedagogical foundation for teaching this subject. Clinical reasoning, especially in the complex environment of advanced age, frailty, and noncommunicable disease, extends beyond the limits of scientific analyses and into the humanities to explore and interpret clinical problems with empathy and compassion, and within the context of the United Nations 2030 Agenda for Sustainable Development for all age groups, including people who are old and frail.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0370,003

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 Opus0,100
Tête enseignante GPT0,560
Écart entre enseignants0,460 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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