Oncology education in Canadian undergraduate and postgraduate medical programs: A survey of educators and learners.
Notice bibliographique
Résumé
e16558 Background: Deficiencies in undergraduate (UG) oncology education have been documented and there is a lack of data on the quality and quantity of oncology education in postgraduate (PG) family medicine (FM) and internal medicine (IM) training programs. Methods: A self-administered web-survey was created to obtain information regarding the current oncology curriculum at medical schools and PG FM and IM training programs. Survey requests were sent to educators (undergraduate medical education curriculum committee members (UMECCM), family medicine (FMPD) and internal medicine program directors (IMPD), oncologists) and learners (final year medical students (MS), family medicine (FMR) and internal medicine residents (IMR)) at all 17 of Canada’s medical schools. Results: 159 of 961 educators (19 UMECCM, 7 FMPD, 10 IMPD, 54 medical oncologists, 67 radiation oncologists and 2 hematologic oncologists) and 518 of 1966 learners (342 MS, 95 FMR and 81 IMR) completed the survey. Overall response rate was 23% (educators 17%, learners 26%). Responses were received from at least one educator or learner from all 17 medical schools. The amount of oncology education was thought to be inadequate in their respective programs by 58% UMECCM, 57% FMPD and 50% IMPD. 82% of oncologists believed that oncology education was inadequate in their UG and PG FM and IM programs. For learners, oncology education was thought to be inadequate in their respective programs by 67% MS, 86% FMR and 63% IMR. Of 10 different categories of medical illness all groups agreed that their trainees were least adequately prepared to manage cancer. A standard set of oncology objectives was thought to be useful for UG learners by 59% of respondents and 61% for PG learners. The 3 topics considered most important as core competencies in oncology for both UG and PG learners are: cancer diagnosis, breaking bad news and cancer screening. Conclusions: Oncology education at the UG medical and PG FM and IM levels are currently thought to be inadequate by a majority of educators and learners. Developing a standard set of oncology objectives focusing on topics believed to be most important by educators may improve the quality of oncology education for learners.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».