Sci‐Fri AM: Quality, Safety, and Professional Issues 07: Global Medical Physics Efforts: Closing the Gap
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: There is an increasing awareness of the disparity in Medical Physics needs between high income countries (HICs) and low‐to‐middle income countries (LMICs). This is especially evident with the growing incidence of cancer in LMICs. Projections from the recent Lancet Oncology Commission on Expanding Global Access to Radiotherapy indicate that an additional 22,000 Medical Physicists will be required by 2035 to provide uniform access to radiation therapy globally. This paper addresses possibilities and challenges associated with closing the Medical Physics gap between HICs and LMICs. Methods: Medical Physics and Oncology related organizations involved in providing support to enhance cancer therapy in LMICs were reviewed, especially as related to education, training and human resource development. Results: More than 35 organizations involved in addressing the cancer crisis in LMICs were found. Of these, 16 involve Medical Physics activities, with 7 being specific Medical Physics‐related organizations. Ten of the 16 are involved in some LMIC activities with 6 having a major emphasis on LMIC contexts. Conclusions: The development of Medical Physics human resource capacity is a major challenge for LMICs. Fifty‐five countries have no radiation therapy capabilities and by implication no capacity to train Medical Physicists. Overt attention with structured and altruistic actions by HIC contexts will help make inroads into the LMIC needs. Clear options throughout career structures in support of global health considerations combined with strong partnerships between interested parties in HICs and LMICs will enhance the development of safe and resource‐appropriate strategies for advancing Medical Physics capabilities.
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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 | 0,012 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,006 |
| Communication savante | 0,010 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,056 | 0,014 |
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 ».