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Enregistrement W2938891809 · doi:10.4103/ijmpo.ijmpo_66_18

Medical oncology in India: Workload, infrastructure, and delivery of care

2019· article· en· W2938891809 sur OpenAlexaff
Manju Sengar, Adam Fundytus, Wilma M. Hopman, Hemant Malhotra, Sudeep Gupta, C.S. Pramesh, Nazik Hammad, Richard Sullivan, Verna Vanderpuye, Boštjan Šeruga, Gilberto Lopes, Michael Brundage, Christopher M. Booth

Notice bibliographique

RevueIndian Journal of Medical and Paediatric Oncology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic and Financial Impacts of Cancer
Établissements canadiensKingston General HospitalQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineWorkloadFamily medicineGlobal healthSnowball samplingHealth carePediatric oncologyCancerInternal medicinePublic healthNursingPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: The growing burden of cancer within India has implications across the health system including operational delivery of cancer care and planning for human health resources. Here, we report the Indian results of a global survey of medical oncology (MO) workload in comparison to medical oncologists (MOs) in other low-middle- income countries (LMICs). Methods: An online survey was distributed through a snowball method through national oncology societies to chemotherapy-prescribing physicians in 22 LMICs. The survey was distributed to Indian MOs by the Indian Society of Medical and Pediatric Oncology and the National Cancer Grid of India. The workload was measured as the annual number of new cancer patient consults seen per oncologist. Results: One hundred and forty-seven oncologists from LMICs completed the survey; 82 from India and 65 from other LMICs. About 59% (48/82) of Indian MOs reported working exclusively in the private health system compared to 23% (15/65) of MOs in other LMICs (P < 0.001). The median number of annual consults per MO was 475 in India compared with 350 in other LMICs. The proportion of MOs seeing >1000 new consults/year was 24% (20/82) in India and 20% (13/65) in other LMICs (P = 0.530). The median number of patients seen in a full-day clinic was 35 in India and 25 in other LMCs (P = 0.003); 26% of Indian MO reported seeing >50 patients per day. Compared to other LMICs, Indian MOs worked more days/week (median 6 vs. 5, P < 0.001) and hours/week (median 51–60 vs. 41–50, P = 0.004) and had less annual leave for vacation (3 weeks vs. 4, P = 0.017). Conclusion: Indian MOs have higher clinical volumes and workload than MOs in other LMICs and substantially higher workload than MOs in high-income countries. Indian health policymakers should consider alternative models of care and increasing MO workforce supply to address the growing burden of cancer.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,244
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,236 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations28
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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