Impact of High-Dose-Rate Brachytherapy Training via Telehealth in Low- and Middle-Income Countries
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE Our objective was to demonstrate the efficacy of a telehealth training course on high-dose-rate (HDR) brachytherapy for gynecologic cancer treatment for clinicians in low- and middle-income countries (LMICs) METHODS A 12-week course consisting of 16 live video sessions was offered to 10 cancer centers in the Middle East, Africa, and Nepal. A total of 46 participants joined the course, and 22 participants, on average, attended each session. Radiation oncologists and medical physicists from 11 US and international institutions prepared and provided lectures for each topic covered in the course. Confidence surveys of 15 practical competencies were administered to participants before and after the course. Competencies focused on HDR commissioning, shielding, treatment planning, radiobiology, and applicators. Pre- and post-program surveys of provider confidence, measured by 5-point Likert scale, were administered and compared. RESULTS Forty-six participants, including seven chief medical physicists, 16 senior medical physicists, five radiation oncologists, and three dosimetrists, representing nine countries attended education sessions. Reported confidence scores, both aggregate and paired, demonstrated increases in confidence in all 15 competencies. Post-curriculum score improvement was statistically significant ( P < .05) for paired respondents in 11 of 15 domains. Absolute improvements were largest for confidence in applicator commissioning (2.3 to 3.8, P = .009), treatment planning system commissioning (2.2 to 3.9, P = .0055), and commissioning an HDR machine (2.2 to 4.0, P = .0031). Overall confidence in providing HDR brachytherapy services safely and teaching other providers increased from 3.1 to 3.8 and 3.0 to 3.5, respectively. CONCLUSION A 12-week, low-cost telehealth training program on HDR brachytherapy improved confidence in treatment delivery and teaching for clinicians in 10 participating LMICs.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».