Higher Confidence Levels in Temporomandibular Disorders Among Predoctoral Students With Clinical Patient Exposure: A National‐Based Cross‐Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The Commission on Dental Accreditation mandated the integration of temporomandibular disorders (TMD) education in predoctoral dental curricula by 2022. However, its impact on student confidence in managing patients with TMD, which is a crucial precursor to implementation, remains unexplored. This study assessed students' confidence levels in TMD-related skills and the influence of different educational approaches. METHODS: An anonymous survey assessing confidence in 12 TMD-related skills (rated 0-10, with 10='the most confident') was distributed to all U.S. predoctoral dental students via the American Student Dental Association in Fall 2024. Confidence levels were compared across academic years, instruction modality (multimodal vs. single-modality) and educational approach (didactic alone vs. didactic + clinical exposure vs. didactic + hands-on/small group discussions) using ANOVA and t-tests. Logistic regression identified predictors of sufficient confidence (> 5 on a 0-10 scale). RESULTS: Responses from 289 participants (26.2 ± 3.8 y/o, 69.3% women) revealed overall low confidence levels (3.5 ± 2.1). Confidence significantly increased with academic year, from 14% of first-year students to 59.4% of fourth-year students reporting sufficient confidence (p < 0.001). Students who received multimodal instruction (p < 0.001), didactic lecture combined with patient exposure (p's between < 0.001 and 0.021) and who had previous clinical exposure (p's between < 0.001 and 0.006) scored significantly higher in confidence than those receiving single-modality approaches, only didactic lecture, and those without patient exposure. Logistic regression identified patient exposure (OR = 2.88, 95% CI 1.11-7.51, p = 0.030) and later academic year (OR = 2.57, 95% CI 1.15-5.71, p = 0.021) as predictors of sufficient confidence. CONCLUSIONS: Despite an overall low confidence in skills related to TMD, confidence levels improved with academic progression, multimodal instruction, and patient exposure.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».