Undergraduate oncology education in Sudanese public medical schools; a national cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cancer was the fifth leading cause of death in Sudan general hospitals in 2020, and its incidence is increasing. Medical students' cancer education is key in cancer control. Evaluating the current education is the first step in optimizing it. The aim of this study was to assess undergraduate oncology education in Sudan public medical schools as reflected by the graduates of the year 2021-2022. METHOD: This was a cross-sectional institution-based study. A validated online questionnaire was sent between 8 September and 11 November 2022 to graduates who were selected using a stratified random sampling technique from 17 Sudan public medical schools. The data were collected using Google Forms and analyzed using R software version 4.2.2 and Microsoft Excel 2022. RESULTS: A total of 707 graduates completed the questionnaire. They reported generally poor exposure to oncology. Palliative and radiation oncology in addition to chemotherapy daycare units were never attended by 76.0%, 72.0%, and 72.0% of graduates, respectively. The massed oncology curriculum was associated with increased hours of lectures dictated to medical (p = 0.005), radiation (p < 0.001), and palliative oncology (0.035). It was associated with an increased likelihood of assessment in breaking bad news (p < 0.001), counseling cancer patients (p = 0.015), and oncology-related knowledge (p < 0.001). The massed curriculum was associated with a decrease in interest in pursuing an oncology career (p = 0.037). Students were generally confident in their oncology competencies, and no difference was observed in relation to the curriculum approach (p > 0.05). CONCLUSION: This study reflected poor exposure to oncology at the undergraduate level in Sudanese public medical schools. The massed oncology curriculum was associated with formal assessment of oncology-related competencies and better exposure to some disciplines, such as radiation and palliative oncology. Nonetheless, it was associated with decreased interest in an oncology career. In spite of the poor exposure, graduates were confident in their skills in oncology-related competencies. Further objective analysis of competence is needed.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».