Accreditation of oncology education in low-and- middle income countries: Perspectives of African oncologists.
Notice bibliographique
Résumé
e18213 Background: There is an expansion of postgraduate oncology training programs in LMIC . Locally trained oncologists are expected to deliver high quality care. Accreditation is one of the essential regulatory mechanisms to ensure high-quality education. Accreditation systems are rarely standardized or applied in the majority of LMIC. The purpose of this study is to understand the perspectives of African Oncologists on the role of accreditation and adoption of global standards into oncology training programs Methods: We developed a survey that addressed African Oncologists’ perspectives of the role of accreditation. It included 187 standards from the WFME PGME standards, ACGME-I standards for hematology/oncology, and the Royal College of Physician and Surgeons of Canada medical oncology standards. A 3-point scale was employed for each standard: 1 = not important, 2 = important but not essential, 3 = essential Results: The survey was sent to 79 physicians, 38 responded. 87% agreed that accreditation ensures quality of education. 100% agreed that it should involve an external review. 74% believe that accreditation is feasible in resource-constrained settings. 45% agreed it will not increase emigration of qualified doctors. Data of 22 individuals who completed the survey in its entirety were analyzed for standards. 5 standards received the highest ratings of 3 from all respondents: life-long learning, professionalism and ethical principles, competence in chemotherapy delivery and management of toxicities. One standard (prior internal medicine training) received a low rating of < 2.0. The majority of standards had ratings between 2.6 and 2.94, indicating that African Oncologists believe most standards to be useful. Ratings < 2.6 were related to resource constraints such as having PET scans or exposure to clinical trial patients. Conclusions: Most African oncologists believe that accreditation ensures quality of education. Most of the standards were considered important. This data will be useful for developing and adapting oncology education accreditation standards in resource-constrained settings. Abbreviations: ACGME-I: American Council of Graduate Medical Education-International
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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 | 0,014 | 0,023 |
| 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 | 0,006 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».