Hematology/Oncology Fellowship Programs' Participation in the Quality Oncology Practice Initiative
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: In the first decade of this millennium, ASCO pioneered a quality measurement tool, the Quality Oncology Practice Initiative (QOPI). Despite an Accreditation Council for Graduate Medical Education (ACGME) requirement since 2012 for oncology fellows to participate in quality improvement (QI) projects, the uptake of QOPI remains modest. METHODS: This study examined reasons for low QOPI participation by surveying participating and nonparticipating HemOnc Fellowship Programs. The survey elicited views toward QI and QOPI as well as ideas about making the program more helpful. RESULTS: Among 69 fellowship programs, only 39% (n = 27) participated in QOPI. Other findings were that (1) the majority of programs considered their fellows' QI projects beneficial but were not fulfilling the ACGME standard for all fellows' QI participation; (2) nonparticipating programs were unfamiliar with but interested in QOPI; (3) participating programs tended to view QI as easier to conduct and more beneficial than nonparticipating programs; and (4) programs that withdrew from QOPI and participating programs alike were dissatisfied with the educational benefit and data abstraction burden for fellows. CONCLUSION: Academic oncology programs generally valued QI but many have not fully engaged in it. Fellows in programs participating in QOPI may have had less difficulty conducting QI and their projects may have been more beneficial than that of nonparticipating programs. However, perceived lack of educational benefits for fellows and the burden of manual data abstraction from the electronic medical record are impediments to satisfaction with the program. Higher faculty involvement and longitudinal reports for each fellow may significantly increase participation.
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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 | 0,014 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».