A Scoping Review of Radiation Oncology Educational and Career-Planning Interventions in Undergraduate Medical Education
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,014 | 0,054 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».