Dental Trauma Education Among North American Dental Schools: Results From Multi‐Center Interviews With Dental Educators
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/AIMS: Studies highlighted the limited confidence of general dentists to effectively manage dental trauma (DT) cases. DT education at the predoctoral level varies globally; however, little is known about it in North American dental schools. This gap in understanding could explain deficiencies in general dentists' treatment of DT cases. Therefore, this study aimed to gain insights into the existing predoctoral DT education across North American dental schools, identify gaps, and recommend improvements to refine and unify DT education. METHODS: Interviews were conducted with DT instructors and curriculum coordinators from North American dental schools. A validated questionnaire was used for the interviews. The questionnaire was divided into three sections: DT curriculum, student assessments, and clinical exposure during predoctoral training. Qualitative data were analyzed individually and grouped for common findings. RESULTS: The overall response rate was 62.6% (n = 52 universities). Sixty-three instructors from 48 dental schools participated in the analysis. Four schools opted out of the study. DT education was found to be fragmented in 47 schools, with a mean of 5.7 ± 1.57 h allocated to DT teaching. Only nine schools assessed students after completing DT coursework, and just one conducted a final examination solely on DT. All instructors reported insufficient clinical exposure to DT cases during rotations. CONCLUSIONS: Dental educators reported significant deficiencies in DT education in North American dental schools. Limited clinical exposure and an inconsistent curriculum may leave students ill prepared for managing DT cases. Increased hands-on experience and curriculum standardization across schools could improve DT education and preparedness.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,002 |
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 tête enseignante, 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 ».