A needs assessment survey to inform a general practitioner in oncology (GPO) training program in Nepal.
Notice bibliographique
Résumé
11024 Background: Nepal is a low-income country with a population of over 30 million that faces a significant burden of cancer, with approximately 60,000 patients receiving a cancer diagnosis per year. However, a lack of cancer care providers is recognized as a major barrier to cancer care in Nepal. To address this gap, a national GPO training program may be an effective task-shifting strategy to increase the oncology workforce. A needs assessment survey was conducted to determine baseline oncology training for Nepalese General Practitioners (GPs) and the feasibility and desirability of establishing a GPO training program in Nepal. Methods: A survey was distributed to 171 GPs in Nepal. The survey was distributed via the REDCap electronic database, a secure-web-based software platform based at Queen’s University in Kingston, Ontario, Canada. Reminders were sent out via social media accounts. The survey results were recorded anonymously from February to July 2021. Results: Data was collected from 71 GPs in Nepal. Data revealed significant gaps in oncology training, with only 6% of respondents reporting undergoing a mandatory oncology rotation during their training, and 15% indicating their training adequately prepared them to care for patients with cancer. Although respondents reported seeing an average of 1-5 cancer patients per day, only 9% reported providing chemotherapy treatment, and 36% indicated regular provision of follow-up cancer care. Only 1 in 5 general practitioners reported having radiation oncology services available at their institution or an institution within the same zone. 96% of GPs surveyed agreed that there is a need for a GPO program, and 71% reported they would be very interested in participating in this type of training. A majority of respondents indicated a preference for self-directed and small-group learning as the preferred modes of content delivery in a GPO training program. Conclusions: Our findings indicate a need and high level of desirability for a national GPO training program in Nepal. Further, the needs assessment provides insight into practitioner perspectives on information needs and content delivery. This data will be used to guide future curriculum development for the Nepal GPO program. [Table: see text]
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».