Dental Students’ Perceptions of an After‐Visit Summary in an Academic Clinical Setting: Mixed‐Method Approach
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: This study aimed to evaluate dental students' perceptions of an after-visit summary (AVS) at the University of Illinois Chicago, College of Dentistry, using a mixed-method approach. METHODS: An AVS module was created in the electronic health record (EHR, axiUm, Exan, Coquitlam, BC, Canada) for the most frequently performed dental procedures. The AVS was made available to all 3rd- and 4th-year dental students. Student utilization of the EHR-based AVS module was assessed for the classes of 2023, 2024, and 2025. Perceptions of the AVS were thereafter assessed by (a) an anonymous electronic survey disseminated to the class of 2024 (N = 118) at 6- and 16-months post-implementation and (b) a dental student focus group discussion (N = 9). Descriptive analyses were performed on the survey results. The focus group discussion was audio-recorded, transcribed, and qualitatively analyzed. RESULTS: The EHR-based AVS module was used by most students, with the highest compliance among the class of 2025 (85.6%). Of the 6-month survey respondents (N = 85), a majority (57.6%) utilized the AVS at least once. Most individuals utilizing the AVS reported improvements in communication of postoperative instructions and reduced time spent re-educating patients on treatment plans. Results were consistent with the focus group discussion. CONCLUSION: Dental students conveyed that their educational experiences were enhanced with the AVS, perceived it as a helpful and empowering tool for communicating with patients and caregivers, and intend to continue using the AVS in clinics to optimize the delivery of patient care.
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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 | 0,017 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».