MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3081120644 · doi:10.1097/or9.0000000000000023

Building the capacity for psycho-Oncology research: a survey of the research barriers and training needs within the International Psycho-Oncology Society

2020· article· en· W3081120644 sur OpenAlexaff
Sylvie Lambert, Chelsea Coumoundouros, Joanne Shaw, Jamie Schaffler

Notice bibliographique

RevueJournal of Psychosocial Oncology Research and Practice · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Cancer Incidence and Screening
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMentorshipPsychosocialMedical educationPsychologyInitial public offeringMultidisciplinary approachMedicineBusinessPolitical scienceFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The International Psycho-Oncology Society (IPOS) is a multidisciplinary professional network that aims to improve psychosocial care for individuals impacted by cancer. IPOS encourages research activity, recognizing that a high-quality evidence base is essential to provide best-practice, data-driven clinical care. This study aimed to determine the barriers to research involvement and the training needs and priorities of IPOS members, with the goal of facilitating the development of training resources tailored to the needs of IPOS members. METHODS: A link to an online, cross-sectional survey was disseminated to all registered members of IPOS via email. The online survey platform SimpleSurvey was used, and questions included demographic characteristics and items related to research interests, involvement, and training needs. High priority research training needs were identified as research tasks respondents rated as highly important, yet possessed a low perceived skill level in. RESULTS: Thirty-two percent of IPOS members (n = 142) completed the survey. Participants represented 49 countries and were at a variety of career stages. Overall, participants reported spending an average of 17.3 hours per week on research (range 0-80 hours per week), with 69% of respondents wanting to increase their research involvement. The main barriers to research participation included lack of research funding (80%) and lack of protected time (63%). IPOS members identified 5 high-priority training needs: preparing successful grant applications; preparing research budgets; community-based participatory research; working with decision makers; and finding collaborators or expert consultants. Participants suggested funding access, statistical advisors, and networking and mentorship opportunities as ways to enhance research involvement. Members preferred online training modules (39%) and mentorship programs (19%) as methods by which IPOS could provide research support. IPOS was viewed as being able to contribute to many aspects of research capacity building such as networking, training, and dissemination of research findings. CONCLUSIONS: IPOS has an important role in encouraging research capacity building among members. This survey provides an agenda for workshops and training opportunities. Mainly, for respondents it was less about training in research methods and more about training in how to prepare successful grant applications, including budgets, and receiving mentorship on this as well as having opportunities to collaborate with other researchers.

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)0,098
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,067
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMétarecherche, Études des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,558
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0980,067
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,691
Tête enseignante GPT0,601
Écart entre enseignants0,090 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations8
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Psychosocial Oncology Research and PracticeMême sujetGlobal Cancer Incidence and ScreeningTravaux en français237 207