Need for Competency-Based Radiation Oncology Education in Developing Countries
Notice bibliographique
Résumé
Although not a new concept in itself, competency-based education has set the trend for the globally accepted standard norm for education and training of medical professionals including postgraduate education in radiation oncology. Societal needs demand from radiation oncologists that they be not only competent in the knowledge and skills relevant to their specific discipline, but that they also display competencies such as professionalism, scholarship, health advocacy, management/leadership, collaboration and communication. The realities of developing countries, in particular low and middle income countries (LMICs) set different priorities than in high income countries. A large proportion of cancer patients do not have access to adequate radiotherapy services. Resource constraints determine limitations in equipment, accessories, and dosimetry. Lower than standard staffing levels and limited quality education and training also contribute to substandard care and clinical outcomes. In this environment, the addition and assessment of competency-based elements to training programmes can be challenging. On the other hand, it is precisely in these countries, where competencies such as the ones listed above are highly needed in the radiation oncology profession. Implementation of competency-based medical education in the education of radiation oncologists in LMICs is both a need and a challenge. The available frameworks and competencies, despite being very relevant to the realities faced by radiation oncologists in LMICs, will still need to be adapted in order to ensure effective implementation at the national/regional level. Radiation oncologists need to employ effective change-management strategies to ensure that the changes which are introduced can remain sustainable within the context of national healthcare, education and political systems.
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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 | 0,011 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,002 |
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 ».