Oncology Education for Canadian Internal Medicine Residents: The Value of Participating in a Medical Oncology Elective Rotation
Notice bibliographique
Résumé
Background: Despite the high incidence and burden of cancer in Canadians, medical oncology (MO) rotations are not mandatory in most Canadian internal medicine (IM) residency training programs. Methods: All IM residents scheduled for a MO rotation at 4 Canadian teaching cancer centres between 1 January 2013 and 31 December 2015 were invited to complete an online survey before and after their rotation. The survey was designed to evaluate perceptions of oncology, comfort in managing cancer patients, and basic oncology knowledge. Results: The survey was completed by 68 IM residents pre-rotation and by 48 (71%) post-rotation. Cancer-related learning was acquired mostly from MO physicians in clinic (35%). Self-directed learning, didactic teaching, and resident or fellow teaching accounted for 31%, 26%, and 10% respectively of learning acquisition. Comfort level in dealing with cancer patients and patients at end of life improved to 4.0/5 from 3.2/5 (p < 0.001) and to 4.0/5 from 3.6/5 (p = 0.003) respectively. Mean knowledge assessment score improved to 83% post-rotation from 76% pre-rotation (p = 0.003), with the greatest increase observed in general knowledge of common malignancies. The 3 topics ranked as most important to learn during a MO rotation were oncologic emergencies, common complications of treatment, and approach to diagnosis of cancer. Conclusions: A rotation in MO improves the perceptions of IM residents about oncology and their comfort level in dealing with cancer patients and patients at end of life. Overall cancer knowledge is also improved. Given those benefits, IM residency programs should encourage most of their residents to complete a 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 | 0,002 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».