Trainee Evaluations of Preparedness for Clinical Trials in Medical Oncology—A National Questionnaire
Notice bibliographique
Résumé
Background: A standardized approach to the education of clinical trial investigators across Canadian medical oncology (MO) subspecialty training does not exist. With training programs transitioning to competency-based medical education (CBME), studies assessing education practices and competence are paramount to enhancing trainee education. This study aimed to determine whether current education practices in MO subspecialty training programs in Canada prepare trainees for participating in clinical trials as an investigator. Methods: From November 2021 to February 2022 a national, bilingual, online questionnaire to understand trainee experiences with self-perceived competence, preparedness, and willingness to participate in clinical trials as investigators was conducted. MO trainees, fellows, and new-to-practice physicians who completed an MO subspecialty training program in Canada were included. Results: A total of 41 responses were received (response rate: 15%). Formal training in how to participate in clinical trials as an investigator was reported by 73% of respondents. At the end of training, 65% of respondents rated competence in clinical trials as fair/poor and 74% rated preparedness in conducting clinical trials as fair/poor. Correlation analysis determined that in-clinic teaching in clinical trials trended toward improved self-evaluations of competence and preparedness (p > 0.05). Conclusion: This is the first study in Canada to assess competencies in any residency training program since the establishment of CBME. Training in conducting clinical trials is highly variable across MO programs in Canada, with most trainees finding current practices not translating into self-perceived competence and preparedness. Further assessment into how to produce competent clinical trial investigators is warranted.
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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 | 0,009 | 0,014 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».