Barriers to a Career Focus in Cancer Prevention: A Report and Initial Recommendations From the American Society of Clinical Oncology Cancer Prevention Workforce Pipeline Work Group
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To assist in determining barriers to an oncology career incorporating cancer prevention, the American Society of Clinical Oncology (ASCO) Cancer Prevention Workforce Pipeline Work Group sponsored surveys of training program directors and oncology fellows. METHODS: Separate surveys with parallel questions were administered to training program directors at their fall 2013 retreat and to oncology fellows as part of their February 2014 in-training examination survey. Forty-seven (67%) of 70 training directors and 1,306 (80%) of 1,634 oncology fellows taking the in-training examination survey answered questions. RESULTS: Training directors estimated that ≤ 10% of fellows starting an academic career or entering private practice would have a career focus in cancer prevention. Only 15% of fellows indicated they would likely be interested in cancer prevention as a career focus, although only 12% thought prevention was unimportant relative to treatment. Top fellow-listed barriers to an academic career were difficulty in obtaining funding and lower compensation. Additional barriers to an academic career with a prevention focus included unclear career model, lack of clinical mentors, lack of clinical training opportunities, and concerns about reimbursement. CONCLUSION: Reluctance to incorporate cancer prevention into an oncology career seems to stem from lack of mentors and exposure during training, unclear career path, and uncertainty regarding reimbursement. Suggested approaches to begin to remedy this problem include: 1) more ASCO-led and other prevention educational resources for fellows, training directors, and practicing oncologists; 2) an increase in funded training and clinical research opportunities, including reintroduction of the R25T award; 3) an increase in the prevention content of accrediting examinations for clinical oncologists; and 4) interaction with policymakers to broaden the scope and depth of reimbursement for prevention counseling and intervention services.
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 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 | 0,031 | 0,058 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».