Development and Validation of a Teaching Module for Prescription Writing for Dental Students: A Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Dentists commonly encounter patients with complex medical comorbidities that require an advanced level of competence in the art of prescription writing. However, the current structure of dental education often places limited emphasis on this critical skill. This study aimed to develop and validate an innovative teaching module designed to enhance prescription-writing skills for dental students, with a specific focus on patients with medical comorbid conditions. METHODS: This study was completed in two phases. In phase 1, an interprofessional education (IPE) designed comprehensive teaching module was created. The topics included in this teaching module were medical comorbidities, drug interactions, and best prescription practices. The developed teaching module's face and content were validated, and the item- content validity index (I-CVI) was computed. In phase 2, the teaching module was tested among 48 dental students as part of a randomized controlled trial. RESULTS: A pool of eight items addressing different aspects related to prescription writing were validated in dental students. All the eight items reached an I-CVI for relevance and structure of ≥0.8. In phase 2, the intervention group, exposed to the teaching module on skill development of prescription writing, showed a statistically significant increase in their prescription-writing skill than the control group. CONCLUSION: The introduction of a teaching module aimed at developing prescriptions for medical co-morbidities could substantially improve the prescription writing abilities of dental students.
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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 | 0,011 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».