Development of a residency program in radiation oncology physics: an inverse planning approach
Notice bibliographique
Résumé
Over the last two decades, there has been a concerted effort in North America to organize medical physicists' clinical training programs along more structured and formal lines. This effort has been prompted by the Commission on Accreditation of Medical Physics Education Programs (CAMPEP) which has now accredited about 90 residency programs. Initially the accreditation focused on standardized and higher quality clinical physics training; the development of rounded professionals who can function at a high level in a multidisciplinary environment was recognized as a priority of a radiation oncology physics residency only lately. In this report, we identify and discuss the implementation of, and the essential components of, a radiation oncology physics residency designed to produce knowledgeable and effective clinical physicists for today's safety-conscious and collaborative work environment. Our approach is that of inverse planning, by now familiar to all radiation oncology physicists, in which objectives and constraints are identified prior to the design of the program. Our inverse planning objectives not only include those associated with traditional residencies (i.e., clinical physics knowledge and critical clinical skills), but also encompass those other attributes essential for success in a modern radiation therapy clinic. These attributes include formal training in management skills and leadership, teaching and communication skills, and knowledge of error management techniques and patient safety. The constraints in our optimization exercise are associated with the limited duration of a residency and the training resources available. Without compromising the knowledge and skills needed for clinical tasks, we have successfully applied the model to the University of Calgary's two-year residency program. The program requires 3840 hours of overall commitment from the trainee, of which 7%-10% is spent in obtaining formal training in nontechnical "soft skills".
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».