MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7116945980 · doi:10.1186/s12909-025-08469-w

Evaluation of clinicians’ use of fast-curing and budget light-curing units in Saudi Arabia

2025· article· en· W7116945980 sur OpenAlexaff
Eman H. Ismail, Afnan O. Al‐Zain, Awwadh A Alzahrani, Omar Ahmed Mohammed Alghamdi, Faisal M. Martaa, Salem Baghdadi, Yousef T. Eshmawi, Abdulrahman A. Balhaddad, Richard Bengt Price

Notice bibliographique

RevueBMC Medical Education · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueDental materials and restorations
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIrradianceClinical PracticeDental practiceMultiple choiceRepeated measures design

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Light-curing units (LCUs) are essential for polymerizing resin-based composites, and a lack of understanding will likely compromise the quality of the final restoration. The understanding and clinical application of LCU features—including the use of fast-curing modes and budget LCUs—require investigation. This study assesses the knowledge and practice patterns regarding LCU features among dental professionals. METHODS: A self-administered questionnaire was distributed among specialized dentists in restorative dentistry, other dental specialists, general practitioners, and students/interns. The survey assessed participants’ knowledge and practices regarding LCU ergonomics, curing modes, use of budget LCUs, and their potential impact on restoration outcomes. It consisted of 23 main questions, in addition to 7 demographic and 4 eligibility questions. Data were analyzed using one-way ANOVA with post-hoc Scheffé tests to compare knowledge and practice scores across groups (α = 0.05). RESULTS: A total of 338 questionnaires were completed (80.5% response rate). Specialized restorative dentists had significantly higher LCU knowledge scores (mean=64.31) compared to other specialists (48.84) and students/interns (53.27) (p<0.001). Clinical practice scores followed a similar trend (p=0.007). Notably, 33.4% of respondents were unsure if they were using a budget LCU, and 59.6% did not check the LCU irradiance of the lights used in their clinic. Only 4.2% measured the irradiance from the LCU daily. CONCLUSION: Significant gaps exist in the knowledge and practice about LCUs, particularly among non-restorative specialists and students. The widespread lack of awareness regarding budget LCUs and irradiance verification highlights a need for standardized education on LCU selection, curing modes, and routine output testing in clinical settings.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,316 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBMC Medical EducationMême sujetDental materials and restorationsTravaux en français237 207