Perception of modern radiotherapy learning: study protocol for a mixed-methods analysis of trainees and trainers at a UK cancer centre
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Radiotherapy technology and postgraduate medical training have both evolved significantly over the last 20 years. Clinical Oncology is a recognised craft specialty where the apprenticeship model of clinical training is applicable. The challenges of learning radiotherapy in the modern radiotherapy department workplace have not been comprehensively described and no optimal method has been identified. METHODS AND ANALYSIS: Five Clinical Oncology trainers and five Clinical Oncology trainees at a regional cancer centre will be invited to undertake a semistructured interview regarding their personal accounts of learning radiotherapy. Both trainees and consultants will be treated as equal co-investors in the process of radiotherapy learning, with the common shared aim of passing radiotherapy skills from trainers to trainees. Interviews will last up to 40 min. After transcription, an interpretative phenomenological analysis will be performed. All trainees and trainers at the same centre (n=34) will then be invited to complete the same purpose-built questionnaire. Four trainers and three trainees have piloted the questionnaire, and input was sought from the national leads of the biennial UK Clinical Oncology training survey. Significance testing will be performed on predefined questions and thematic analysis on white space questions. ETHICS AND DISSEMINATION: Medical education research is evolving in Clinical Oncology and Radiation Oncology but there are few studies comprehensively assessing this from the viewpoint of trainees and trainers. Pending the success of the proposed study, the approach detailed represents a novel method that could be used to identify the strengths and weaknesses of radiotherapy training in other centres and settings. Ethical and governance approvals have been granted by the University Research Ethics Committee and the Integrated Research Application System, respectively. This study has been funded by Friends of the Cancer Centre.
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 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 | 0,093 | 0,076 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,039 | 0,009 |
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 ».