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Enregistrement W2947239058 · doi:10.1186/s13027-019-0227-8

Cancer care workforce in Africa: perspectives from a global survey

2019· article· en· W2947239058 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueInfectious Agents and Cancer · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvances in Oncology and Radiotherapy
Établissements canadiensKingston Health Sciences CentreQueen's University
Organismes subventionnairesEconomic and Social Research CouncilJavna Agencija za Raziskovalno Dejavnost RSUK Research and Innovation
Mots-clésMedicineWorkforceTropical medicineFamily medicineEconomic growthPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While the burden of cancer in Africa is rapidly rising, there is a lack of investment in healthcare professionals to deliver care. Here we report the results of a survey of systemic therapy workload of oncologists in Africa in comparison to oncologists in other countries. An online survey was distributed through a snowball method via national oncology societies to chemotherapy-prescribing physicians in 65 countries. The survey was distributed within Africa through a network of physicians associated with the African Organisation for Research and Training in Cancer (AORTIC). Workload was measured as the annual number of new cancer patient consults seen per oncologist. Job satisfaction was ranked on a 10-point Likert scale; scores of 9–10 were considered to represent high job satisfaction. Thirty-six oncologists from 18 countries in Africa and 1079 oncologists from 47 other countries completed the survey. Compared to oncologists from other countries, African oncologists were older (median age 51 vs 44 years, p = 0.007), more likely to prescribe chemotherapy and radiation [61% (22/36) vs 10% (108/1079), p < 0.001], less likely to have completed training in their home country [50% (18/36) vs 91% (979/1079), p < 0.001], and more likely to work in the private sector [47% (17/36) vs 34% (364/1079), p = 0.037]. The median number of annual consults per oncologist was 325 in Africa compared to175 in other countries. The proportion of oncologists seeing > 500 consults/year was 31% (11/36) in Africa compared to 12% (129/1079) in other countries (p = 0.001). African oncologists were more likely than global colleagues to see all cancer sites [72% (26/26) vs 24% (261/1079), p < 0.001]. Oncologists in Africa were less likely than other oncologists to have high job satisfaction [17% (6/36) vs 30% (314/1079), p = 0.013]. African oncologists within the AORTIC network have a substantially higher clinical workload and lower job satisfaction than oncologists elsewhere in the world. There is an urgent need for governments and health systems to improve the oncologist-to-patient ratio and develop new models of capacity building, retention and skills enhancement to strengthen the wide variety of cancer care systems across continental Africa.

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,053
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,354 · 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