Training and education of pediatric radiation oncologists: A survey from the 2019 Pediatric Radiation Oncology Society meeting
Notice bibliographique
Résumé
To examine the educational background, clinical practice, and preferences regarding continuing medical education (CME) among radiation oncologists who attended the 2019 meeting of the Pediatric Radiation Oncology Society (PROS), a survey consisting of 20 questions was distributed asking for demographic and educational background, clinical practice, and preferences regarding pediatric radiation oncology CME. Of 188 participants, 130 (69.2%) returned the questionnaire. More than 80% reported access to CT simulation, three-dimensional radiotherapy, and general anesthesia while <30% had access to intraoperative radiotherapy, proton, and heavy particle therapy. After residency, 12.1% did further training in pediatric radiation oncology. When asked about further training in pediatrics after residency, 88.8% answered that there should be a formal training program beyond residency in order to treat children. More than 75% acquired knowledge in pediatric radiation oncology through journals, books, live meetings, and tumor boards. The results of this survey may help Pediatric Radiation Oncology Society (PROS) in creating guidelines and recommendations for improvement in pediatric radiation oncology training and practice support as well as the development of CME activities most likely to benefit practitioners.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».