Evaluating the impact of an integrated multidisciplinary head & neck competency-based anatomy & radiology teaching approach in radiation oncology: a prospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Modern radiation oncology demands a thorough understanding of gross and cross-sectional anatomy for diagnostic and therapeutic applications. Complex anatomic sites present challenges for learners and are not well-addressed in traditional postgraduate curricula. A multidisciplinary team (MDT) based head-and-neck gross and radiologic anatomy program for radiation oncology trainees was developed, piloted, and empirically assessed for efficacy and learning outcomes. METHODS: Four site-specific MDT head-and-neck seminars were implemented, each involving a MDT delivering didactic and case-based instruction, supplemented by cadaveric presentations. There was no dedicated contouring instruction. Pre- and post-testing were performed to assess knowledge, and ability to apply knowledge to the clinical setting as defined by accuracy of contouring. Paired analyses of knowledge pretests and posttests were performed by Wilcoxon matched-pair signed-rank test. RESULTS: Fifteen post-graduate trainees participated. A statistically significant (p < 0.001) mean absolute improvement of 4.6 points (17.03%) was observed between knowledge pretest and posttest scores. Contouring accuracy was analyzed quantitatively by comparing spatial overlap of participants' pretest and posttest contours with a gold standard through the dice similarity coefficient. A statistically significant improvement in contouring accuracy was observed for 3 out of 20 anatomical structures. Qualitative and quantitative feedback revealed that participants were more confident at contouring and were enthusiastic towards the seminars. CONCLUSIONS: MDT seminars were associated with improved knowledge scores and resident satisfaction; however, increased gross and cross-sectional anatomic knowledge did not translate into improvements in contouring accuracy. Further research should evaluate the impact of hands-on contouring sessions in addition to dedicated instructional sessions to develop competencies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».