Сравнение обучения на основе случаев и лекционного обучения в способности диагностирования зубного флюороза с использованием визуальной аналоговой шкалы
Цель
Исследование направлено на сравнение влияния обучения на основе случаев (CBL) по сравнению с лекционным обучением (LBL) на клиническое принятие решений студентами стоматологии относительно степени зубного флюороза (DF) с использованием оценки визуальной аналоговой шкалы (VAS).
Методы
Восемьдесят студентов первого курса стоматологического факультета были случайным образом распределены в группы CBL (n = 38) или LBL (n = 42). Обе группы получили инструктаж по диагностике DF, причем CBL включало анализ реальных случаев в небольших группах, а LBL — традиционные лекции. Эффективность была оценена путем представления 32 случаев зубного флюороза с оценками индекса Тильструпа-Фейерскова (TSIF) от 0 до 7 обеим группам для оценки VAS. Пять оценщиков из каждой группы случайным образом были попрошены повторить оценку через 2 недели. Статистический анализ включал двуфакторный ANOVA для различий между группами и полом, коэффициент корреляции внутри класса (ICC) для надежности и коэффициенты корреляции Спирмена для проверки валидности.
Результаты
Наблюдались различия в оценках VAS между группами CBL и LBL без значительного влияния пола. Было обнаружено отличное согласие между оценщиками внутри и между группами для оценки VAS, что указывает на ее надежность. Валидация по сравнению с установленными индексами (например, DI и TSIF) продемонстрировала сильные корреляции, причем студенты CBL проявили более высокие корреляции.
Выводы
CBL улучшает клиническое принятие решений студентов и их квалификацию в диагностике DF, что подтверждается более последовательной и точной оценкой VAS по сравнению с LBL. Эти результаты подчеркивают важность инновационных образовательных стратегий в стоматологических программах с последствиями для улучшения качества обучения и клинических результатов.
Регистрация исследования:
Исследование зарегистрировано в Клиническом исследовательском центре, Госпиталь стоматологии Университета Ухань (Регистрационный код: HGGC-036).
PMID: 39010047 | DOI: 10.1186/s12909-024-05695-6
Клинические исследования и решения на основе ИИ
Клинические исследования необходимы для разработки безопасных и эффективных методов лечения, и важно распространить их преимущества на повседневную медицинскую практику. Наша платформа DocSym, основанная на ИИ, объединяет стандарты МКБ-11, клинические протоколы и исследования в единую, легко доступную базу знаний для медицинских работников.
В современной среде здравоохранения оптимизация операций играет ключевую роль. Наши мобильные приложения поддерживают планирование, мониторинг лечения и телемедицину, что облегчает управление уходом за пациентами и расширение услуг в цифровой форме.
Используя ИИ, клиники могут улучшить рабочие процессы, повысить результаты лечения и уменьшить бумажные рутины. Узнайте больше о том, как мы можем помочь на aidevmd.com.
Усиление онлайн-присутствия клиники
В сфере здравоохранения клинические исследования играют ключевую роль, не только продвигая медицинские инновации, но и формируя репутацию медицинских учреждений. Важным аспектом в достижении онлайн присутствия является видимость в интернете. Эффективная стратегия в поиске Яндекса и Google позволяет вашей клинике выделиться среди конкурентов, снижая при этом стоимость привлечения каждого пациента.
Основу успешной оптимизации составляет количество контента, правильный выбор ключевых слов и нацеленность на регион и должны точно соответствовать запросам целевой аудитории.
Если вас интересуют конкретные решения для усиления онлайн присутствия, наша платформа предлагает готовые инструменты, включая создание и оптимизацию контента, адаптированного под поисковые системы. Готовый медицинский сайт и мобильное приложение aimdoc.ru/docsym. Подробнее об этом вы можете узнать, связавшись с нами через Telegram t.me/flycodetelegram.
