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Enregistrement W4410759973 · doi:10.1002/jdd.13948

Assessment and Management of Cardiac Patients in a Dental Office: A Learning Module for Dental Students

2025· article· en· W4410759973 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueJournal of Dental Education · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueProblem and Project Based Learning
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDental educationMedicineMedical educationDentistryPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dental professionals are increasingly encountering patients with complex medical conditions and histories [1], making recognizing and managing medical comorbidities in the dental office an essential skill for dentists [1, 2]. A study on 282 dentists found that 72% of them had suboptimal knowledge of cardiac patient management, highlighting the need to incorporate related strategies into dental education [3]. There is also a call for enhanced medical education and emergency preparedness across dental education [1, 2]. Problem-based learning (PBL) is a student-centered learning method [4] helpful in teaching emergency management. However, deficiencies in the theoretical knowledge of the PBL student subgroups have been reported [5]. Two interactive PBL modules were developed for the Doctor of Dental Surgery (DDS) students using the H5P through Lumi Education (https://lumi.education/en/). Module I focused on the anatomy and physiology of the heart, while Module II was a case-based session on the assessment and management of a patient with suspected unstable angina and/or myocardial infarction in a dental office (Figure 1). These self-paced modules aimed to help students apply theoretical knowledge and transition from the classroom to the clinic. Students could progress through the modules by answering the questions correctly. As students progressed, new information about the patient was revealed to them. The sequence of events and critical thinking questions were designed to remind students of the patient's existing medical conditions and important considerations for dental management (Figure 2). The case emerged as an emergency in the dental office, guiding students to manage and evaluate the scenario (Figures 1 and 2). Students could check their answers, retry, get hints, or explore more information about the patient using the embedded buttons in the module. The learning outcomes of the two modules are in Table S1. A study was conducted to explore students' interactions and perceptions of the PBL modules. Student interaction data were collected from the LMS. A survey invitation was posted in the LMS. The University of Alberta Research Ethics Board approved this study (Pro00117742). The DDS program enrolls 32 students each year. 84% (n = 27) and 66% (n = 21) of the 1st year DDS students interacted with Module-I and Module-II, respectively (Figure 3A,B), shortly before their non-cumulative exams (Figure S1). Five students responded to the voluntary survey. 100% of the survey respondents either agreed or strongly agreed that the modules made their learning easier and more enjoyable, helped clarify concepts, and positively impacted their learning experiences (Figure 3C). When asked to identify the key benefits of the modules, survey participants cited the ability to self-assess, integrate information, and clarify concepts as some of their top choices (Figure 3D). The authors declare no conflicts of interest. This study has been approved by the Research Ethics Board of the University of Alberta (ID: Pro00117742). Please note: The publisher is not responsible for the content or functionality of any supporting information supplied by the authors. Any queries (other than missing content) should be directed to the corresponding author for the article.

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.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,302

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,375 · 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