The use of the internet for medical information and a needs assessment for a web based educational resource: A survey of Canadian medical oncology trainees and training program directors
Notice bibliographique
Résumé
17022 Background: Medical Oncology trainees develop their skills and knowledge through formal educational sessions, independent learning and clinical rotations. The internet serves as a source of up to date information and a potential educatinal resource. Despite the existence of many websites with oncology related information, there has not been a comprehensive assessment of how medical oncology trainees and program directors use the internet to meet educational objectivs. Method: In the first phase of developing a new educational website (OncologyEducation.com), we surveyed medical oncology trainees and program directors from training programs across Canada to assess how they accessed the internet to determine the elements they considered essential for a trainee-oriented site. Results: 12 out of 13 Canadian medical oncology training programs participated in our survey. A total of 12 program directors and 23 trainees responsed to our survey for a 74.5% response rate. 71.4% of respondents spend up to 10 hours per week on the internet for work related reasons. Pubmed and UptoDate were the most frequently visited sites. Respondents reported using the internet for email (97.1%), answering clinical questions (88.6%), accessing practice guidelines (80%), and literature updates (71.4%). Respondents expressed a need for an educational website stressing the following content: (1) Key updates by disease sites (2) Access to pivotal journal articles (3) Access to upcoming conferences/information (4) Links to other medical sites/medical oncology sites (5) Fellowship Opportunities. Conclusion: The internet is an important resource for supplementing the training of medical oncology trainees. The development of an educational website based on the needs assessed in this survey is warranted. Upon development of the website it will be evaluated for effectiveness and impact on oncology training and clinical practice. No significant financial relationships to disclose.
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 | 0,003 | 0,010 |
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 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 ».