Integrating anatomy training into radiation oncology residency: Considerations for developing a multidisciplinary, interactive learning module for adult learners
Notice bibliographique
Résumé
Radiation oncologists require an in-depth understanding of anatomical relationships for modern clinical practice, although most do not receive formal anatomy training during residency. To fulfill the need for instruction in relevant anatomy, a series of four multidisciplinary, interactive learning modules were developed for a cohort of radiation oncology and medical physics residents. Instructional design was based on established learning theories, with the intent of integrating knowledge of specific anatomical regions with radiology and radiation oncology practice. Each session included presentations by a radiologist and a radiation oncologist, as well as hands-on exploration of anatomical specimens with guidance from anatomists. Pre- and post-tests distributed during each session showed significant short-term knowledge retention. According to qualitative surveys and exit interviews, participants felt more comfort' with delineating structures, gross anatomy, and radiograph interpretation at the end of each session. Overall participant experience was positive, and the modules were considered effective for learning radiologic anatomy. Suggestions for future interventions include more time, increased clinical application, additional contouring practice and feedback, and improved coordination between each of the three disciplines. Results and conclusions from this study will be used to inform the design of a future multi-day national workshop for Canadian radiation oncology residents.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».