Interactive E‐Learning Module: Enhancing Panoramic Radiograph Interpretation Skills of Dental Students
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Two interactive e-learning modules were developed, focusing on dental panoramic radiograph (DPR) interpretation and a virtual dental clinic (VDC) for communication skills. The aim of the study was twofold: to quantitatively evaluate the effectiveness of the modules in enhancing students' skills in interpreting DPRs and complying with reporting standards in clinical practice, and to qualitatively assess students' perceptions of the module's effectiveness. METHODS: A mixed-methods cohort study was conducted over four weeks and included forty-five dental students in their final year. Students were assessed using objective structured radiographic interpretation and objective structured clinical examination assessments before (baseline) and after the e-learning modules. Student perceptions of the modules were evaluated quantitatively using an online questionnaire and qualitatively in focus group discussions. Quantitative data were analyzed using a Wilcoxon signed rank test. Qualitative data from focus group discussions were analyzed using thematic analysis. RESULTS: After the modules, students' DPR interpretation skills improved for reporting radiographic findings (all p < 0.01), anatomical landmark identification (all p < 0.05), and pathology detection (all p < 0.05). Communication skills improved for reduced jargon usage (p < 0.01). Compliance with DPR reporting increased from 63.3% before to 81.3% after the module (p = 0.03). Students indicated positive perceptions of the modules, highlighted their flexibility, and provided reinforcement. CONCLUSION: The e-learning modules with DPR and VDC significantly enhanced student skills in DPR interpretation and clinical communication. These findings support the integration of e-learning modules in dental curricula to improve diagnostic accuracy, knowledge retention, and communication skills.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».