Training General Practitioners in Oncology: Lessons Learned From a Cross-Sectional Survey of GPOs in Canada
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Many countries face a significant shortage of medical oncologists. To mitigate this problem, some countries, including Canada, have established training programs for general practitioners in oncology (GPOs), which train family physicians (FPs) in the fundamentals of cancer care. This type of GPO training model may be useful in other countries facing similar challenges. Therefore, Canadian GPOs were surveyed to learn from their experiences and inform the development of similar programs in other countries. METHODS: A survey was designed and administered to Canadian GPOs to understand the methods and outcomes of GPO training and practice in the Canadian context. The survey was active from July 2021 to April 2022. Participants were recruited through personal and provincial networks and an email list provided by the Canadian GPO network. RESULTS: The survey received 37 responses for an estimated response rate of 18%. Although only 38% of respondents indicated that family medicine training sufficiently prepared them to care for patients with cancer, 90% indicated that GPO training did. Clinics with oncologists were found to be the most effective mode of learning, followed by small group learning and online education. Critical knowledge domains and skills most relevant for GPO training were identified as the treatment of side effects, symptom management, palliative care, and breaking bad news. CONCLUSION: Participants in this survey felt that a dedicated GPO training program offered value beyond family medicine residency in preparing providers to adequately care for patients with cancer. GPO training can be done effectively through virtual and hybrid content delivery. Critical knowledge domains and skills identified as the most important in this survey may be valuable for other groups and nations implementing similar training programs to increase their oncology workforce.
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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 | 0,004 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».