Oncology education for internal medicine residents: The value of participating in a medical oncology rotation.
Notice bibliographique
Résumé
e18175 Background: Despite the high incidence and prevalence of cancer, medical oncology (MO) rotations are not mandatory in a majority of Canadian internal medicine (IM) training programs. The purpose of this study was to clarify the value of a MO rotation for IM residents. Methods: IM residents scheduled for a MO rotation at BC Cancer Agency (BCCA, Vancouver), Princess Margaret Cancer Centre (PMCC, Toronto), Sunnybrook Odette Cancer Centre (SOCC, Toronto), Tom Baker Cancer Centre (TBCC, Calgary) were asked by e-mail to participate in pre- and post-rotation surveys regarding attitudes toward a MO rotation and general cancer knowledge. Responses pre- versus post-rotation were compared. Results: Between January 2013 and December 2015 68 IM residents completed the pre-rotation survey and 48 (71%) the post-rotation survey. Responses were received from 22 IM residents at TBCC, 9 BCCA, 9 SOCC and 8 PMCC. Residents spent 78% of their rotation in outpatient clinics, 15% with inpatient care and 7% emergency room assessments. Cancer-related learning during the rotations was mostly acquired from MO physicians in clinic (36%), while self-directed learning accounted for 34%. 52% of IM residents believed MO should be a mandatory rotation. When asked to rate their comfort level in dealing with cancer patients and patients at end-of-life (out of 5), mean scores improved from 3.2 to 4.0 (p < 0.001) and 3.6 to 4.0 (p = 0.003), respectively. Mean score on the knowledge assessment improved from 77% pre-rotation to 85% post-rotation (p = 0.003). The most important topics to be learned during an MO rotation are: 1) Common complications of cancer/oncologic emergencies; 2) Common complications of cancer treatment; 3) General approach to diagnosis in a patient with suspected cancer; 4) General principles of treating cancer; 5) Management of common malignancies. Conclusions: A MO rotation for IM residents improves comfort level in dealing with cancer patients and patients at end-of-life. Overall cancer-specific knowledge also improved. Given these benefits, IM training programs should consider a mandatory MO rotation.
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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 | 0,003 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,011 | 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 ».