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Enregistrement W4385668859 · doi:10.2196/48263

Benefits of Mentoring in Oncology Education for Mentors and Mentees: Pre-Post Interventional Study of the British Oncology Network for Undergraduate Societies' National Oncology Mentorship Scheme

2023· article· en· W4385668859 sur OpenAlexvenueno aff
Taylor Fulton-Ward, Robert Bain, Emma G Khoury, Sumirat M. Keshwara, Prince Josiah Joseph, Peter J. Selby, Christopher P. Millward

Notice bibliographique

RevueJMIR Medical Education · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMentoring and Academic Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCancer Research UK
Mots-clésMentorshipOncologyInternal medicineSpecialtyMedical educationCurriculumMedicinePsychologyFamily medicinePedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Formal education of oncology is lacking in many undergraduate medical curricula. Mentoring schemes can expose participants to specific areas of medicine and may address the shortfalls in oncology education. Few mentoring schemes have been designed within the United Kingdom, especially within oncology. There is a need to understand reasons for mentor and mentee participation in such schemes and to identify ways to minimize barriers to engagement. OBJECTIVE: This study identifies motivations for participation in an oncology mentoring scheme and its benefits and limitations to both the mentee and the mentor. METHODS: The British Oncology Network for Undergraduate Societies launched a National Oncology Mentorship Scheme (NOMS) on September 1, 2021. Mentees (medical student or foundation doctor) were paired with mentors (specialty registrar or consultant), for 6 months of mentoring. In total, 86 mentors and 112 mentees were recruited to the scheme. The mentees and mentors were asked to meet at least 3 times during this period and suggestions were provided on the content of mentoring. Mentees and mentors were invited to complete a prescheme questionnaire, exploring motivations for involvement in the scheme, current experiences within oncology, and knowledge and interests in the field. At the end of the scheme, mentors and mentees were asked to complete a postscheme questionnaire exploring experiences and benefits or limitations of participation. Paired analysis was performed using the Wilcoxon signed-rank test. For free text data, content analysis was applied to summarize the main themes in the data. RESULTS: Of the 66 (59%) mentees who completed the prescheme questionnaire, 41 (62%) were clinical, 21 (32%) preclinical medical students, and the remainder were junior doctors. For mentees, networking was the primary reason for joining the scheme (n=25, 38%). Mentees ranked experience of oncology at medical school at 3 on 10 (IQR 2-5). In this, 46 (53%) mentors completed the prescheme questionnaire, 35 (76%) were registrar level, and the remainder were consultant level (n=11). The most common reason for mentor participation was to increase awareness and interest in the field (n=29, 63%). Of those who completed the prescheme questionnaire, 23 (35%) mentees and 25 (54%) mentors completed the postscheme questionnaire. Knowledge in all areas of oncology assessed significantly increased during the scheme (P<.001). Most mentees (n=21, 91%) and mentors (n=18, 72%) felt they had benefited from the scheme. Mentees cited gaining insights into oncology as most beneficial; and mentors, opportunities to develop professionally. Whilst mentees did not report any barriers to participating in the scheme, mentors stated lack of time as the greatest barrier to mentoring. CONCLUSIONS: British Oncology Network for Undergraduate Societies' NOMS is expanding and is beneficial for mentees through increasing knowledge, providing exposure, and career advice in oncology. Mentors benefit from improving their mentoring skills and personal satisfaction.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,418
Score d'incertitude au seuil0,617

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,047
Tête enseignante GPT0,428
Écart entre enseignants0,382 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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