A Survey of Medical Oncology Training in Australian Medical Schools: Pilot Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Oncology is a rapidly evolving field with continuous advancements in the diagnosis and treatment of cancer. Therefore, it is important that medical students are provided with the knowledge and experience required to care for oncology patients and enable them to diagnose and manage toxicities of novel therapeutic agents. OBJECTIVE: This study was performed to understand the medical students' perspective of the oncology education provided in universities across Australia and identify areas of education that could potentially be modified or improved to ultimately attract more students to a career in oncology. METHODS: This pilot cross-sectional study consisted of an 18-question survey that was submitted online to medical students in their final year and interns rotating to the Tamworth Hospital. RESULTS: The survey was completed by 94 fifth-year medical students and interns. Oncology was taught both theoretically and clinically for 68% (63/93) of participants, and 48% (44/92) had an exclusive oncology rotation. Both theoretical and clinical oncology assessments were conducted for only 21% (19/92) of participants. Overall, 42% (38/91) of participants were satisfied with their oncology education, and 78% (40/51) were dissatisfied with the number of oncology teaching hours. The importance of a career in oncology was rated as low by 46% (41/90) of participants. CONCLUSIONS: This pilot study indicates that there are potential areas to improve oncology teaching in Australian universities. The majority of surveyed students were dissatisfied with the number of teaching hours they receive in oncology. More global assessment of students and/or interns from other Australian institutes may yield further useful information.
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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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».