Abstract 40: Pathology Training for Cancer Diagnosis in Africa: Perspectives from Two Virtual Courses
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose: The burden of cancer continues to grow in Africa, yet there are too few trained pathologists to manage the rising number of cancer cases. The shortage of resources in African countries, as well as the travel restrictions resulting from the COVID-19 pandemic, necessitate innovative means of training and supporting pathologists across the continent. In response to requests for training in cancer pathology, two virtual training courses were organized: one conducted in English for participants in Nigeria and another conducted in French for participants across several countries in Francophone Africa. Each course had weekly 90-minute sessions covering essential topics in cancer pathology led by global experts. Methods: Two research questions were investigated for both courses: 1) did the participants improve their knowledge of the topics covered during the course? and 2) did the course participants appreciate the virtual training format? Results: The Nigeria course enrolled 85 participants from 26 Nigerian states, while the Francophone Africa course enrolled 425 participants from 18 African countries. On the post course survey, 95.8% of Nigeria course respondents and 96.1% of Francophone Africa respondents reported being satisfied or very satisfied with the course's virtual format. In the pre-post technical assessment, participants increased their scores on average by 3.4% (p>0.05) in the Nigeria course and by 13.1% (p<0.001) in the Francophone Africa course. Conclusion: Virtual training is a promising tool to improve cancer diagnosis in Africa, as the experience of the two courses illustrates participants appreciate the virtual format. However, continued training and mentorship are required to reinforce new skills and enable the participants to appropriately apply their new knowledge to their daily practice. Citation Format: Daniel Seymour, MPA, Katy Graef, PhD, Yawale Iliyasu, MD, Mohenou Isidore Jean-Marie Diomande, MD, Samuel Jaquet, MD, Melissa Kelly, PhD, Ryan Soles, Dan Milner, MD, MSc, MBA. Pathology Training for Cancer Diagnosis in Africa: Perspectives from Two Virtual Courses [abstract]. In: Proceedings of the 9th Annual Symposium on Global Cancer Research; Global Cancer Research and Control: Looking Back and Charting a Path Forward; 2021 Mar 10-11. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Epidemiol Biomarkers Prev 2021;30(7 Suppl):Abstract nr 40.
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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 | 0,006 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».