Enhancing Physician Management of Nontraumatic Dental Conditions: Impact of an Online Educational Module
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Dental emergencies from nontraumatic dental conditions (NTDCs) cause tooth infections and pain. These cases are often seen by physicians in nondental settings. Definitive treatment is rarely possible in these settings. This often leads to prescribing antibiotics or opioid analgesics, which may conflict with stewardship principles. OBJECTIVES: This study evaluated the impact of an online educational module on physicians' confidence and knowledge in managing NTDCs. METHODS: An educational module combining a cognitive aid and a multimodal online module with theoretical clinical cases was developed for medical students, licensed family physicians, and emergency physicians. It focused on evidence-based management of NTDCs in nondental settings. The impact was measured through pre- and postmodule self-evaluations and clinical case tests. Analyses were conducted using descriptive statistics and t-tests (p < 0.05). RESULTS: A total of 39 participants completed all aspects of the intervention. Improvements in confidence and knowledge were observed, including better accuracy in emergency management, antibiotic prescription, and local anesthesia administration. There was a reduction in opioid prescriptions and antibiotic overprescriptions, with an increased tendency to delay prescriptions in favor of definitive treatment. Course evaluations showed strong agreement on the quality and usefulness of the educational module. CONCLUSIONS: The online educational module effectively enhanced physician confidence and knowledge in managing tooth infections and pain. Its implementation may help address global concerns about antibiotic overuse and resistance, while also promoting a more responsible approach to the opioid crisis.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».