Implementing a quality improvement curriculum for medical oncology residents: A pilot study at the Ottawa Hospital Cancer Centre.
Notice bibliographique
Résumé
10540 Background: With increasing cancer care costs and demands in Canada, quality improvement (QI) efforts are urgently needed. Yet no formal QI education exists in the Canadian Medical Oncology setting. We created an Oncology-specific QI curriculum and sought to assess its feasibility and efficacy among Medical Oncology residents. Methods: In this prospective, pre-experimental pilot study using a pre-post curriculum design, Medical Oncology residents at The Ottawa Hospital Cancer Centre participated in a new QI curriculum. It consisted of four 2-hour sessions encompassing a combination of didactic and interactive learning. The primary measures were self-assessment of confidence in QI skills with the Self-Assessment Program (SAP) and objective assessment of QI knowledge with the revised QIKAT (QIKAT-R). The SAP and QIKAT-R were completed at baseline and post-curriculum. The primary outcome was feasibility of the educational approach. Results: Five Medical Oncology participated, while four (80%) completed the assessments at both timepoints. Self-assessment in the skills needed to execute a process improvement project improved with participation in the curriculum. Mean SAP scores improved from 19.6 pre-curriculum to 33.5 post-curriculum. SAP scores improved for each of the 10 quality improvement skills evaluated. Objective assessment using the QIKAT-R also improved post-curriculum, with a mean score of 17 pre-curriculum and 24 post-curriculum. Mean scores of each domain of “Aim, Measure, and Change” evaluated by the QIKAT-R improved. Conclusions: Self-assessed confidence and objective knowledge in QI concepts in Medical Oncology residents improved after participation in this Oncology-specific QI curriculum. Feasibility of this approach was demonstrated, and therefore a larger scale study will be implemented in the future.
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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 | 0,005 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».