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Enregistrement W3126688628 · doi:10.3390/curroncol28010072

A Scoping Review of Radiation Oncology Educational and Career-Planning Interventions in Undergraduate Medical Education

2021· review· en· W3126688628 sur OpenAlexaffvenue
Andrew Arifin, Karina Liubchenko, Gabriel Boldt, Timothy K. Nguyen

Notice bibliographique

RevueCurrent Oncology · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvances in Oncology and Radiotherapy
Établissements canadiensWestern UniversityCancer Care Ontario
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMentorshipPsychological interventionMedical educationMedicinePsychosocialInclusion (mineral)Multidisciplinary approachOncologyFamily medicinePsychologyNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Radiation oncology (RO) teaching in undergraduate medical education (UME) is lacking worldwide with potentially detrimental effects on medical student career choices and patient care. The objective of this scoping review is to examine the extent of published literature describing RO educational and career-planning interventions in UME. Online databases were searched from respective dates of inception to June 2020 for articles that reported outcomes from RO educational and career-planning interventions in UME. Two independent reviewers screened entries for inclusion. Following full-text reviews, 25 articles were analyzed. Most interventions were a single session, involved clinical medical students, and were based in North America. Didactic teaching was most commonly used, though a majority included interactive learning in addition to or in place of didactic teaching. As expected, there was a heterogeneity of outcomes reported, and most studies collected data using surveys alone. Recurring topics included the multidisciplinary nature of oncology and psychosocial oncology. There was a paucity of studies reporting on formal mentorship programs and research programs. The data collated in this study can help develop new initiatives based on what has succeeded in the past. Areas that may benefit from future studies include mentorship programs, research programs, and interventions from outside North America.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,752
Score d'incertitude au seuil0,984

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,223
Tête enseignante GPT0,612
Écart entre enseignants0,389 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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