Development of a Curriculum for the Implementation of Stereotactic Radiation Therapy Programs in Middle-Income Countries
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The aim of this work was to develop a curriculum to be used in the implementation of stereotactic radiation therapy programs in middle-income countries. The curriculum needed to be scalable and flexible to be easily adapted to local situations. METHODS: The curriculum was developed through a partnership between multidisciplinary teams from established clinics in both middle-income and high-income countries. The curriculum development followed a nonlinear progression, allowing greater flexibility throughout the process. A blended learning model was used, combining virtual and in-person interactions. RESULTS: The initial training plan was based on a needs assessment provided by the learners and on the experience of the facilitators with stereotactic radiotherapy. The needs assessment was refined during in-person site visits at each institution which highlighted aspects of the training, such as image guidance workflows and technical specifications, that were not previously emphasized in the curriculum. Both teams found that the in-person visits were important for training purposes, but aspects of the curriculum delivery such as treatment planning and patient selection were well suited to virtual platforms. The training addressed all aspects of the stereotactic program, from patient selection to treatment, and included a review of both technical and clinical workflows. CONCLUSION: The inclusion of contributions from both teams ensured that the curriculum covered the required elements of the stereotactic program implementation, met the needs of the learners, and was relevant to local practices. The nonlinear approach to the curriculum development allowed the flexibility to change the focus as the project progressed. The in-person visits were valuable in conducting a thorough needs assessment.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».