Importance of Incorporating the Perspectives of People with Cancer into Oncology Education: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
Background: With the shift towards person-centered care (PCC) in oncology, there is a need for parallel evolution of oncology education programs to prepare the next generation of health professionals to deliver effective PCC. These programs should be designed utilizing perspectives from individuals who have lived experience with cancer to ensure that changes to education curricula translate to improved PCC in the clinic. Objectives: Our goal was to identify existing literature describing such programs as well as identify gaps for further development. Methods: Keywords were agreed upon and searched across Ovid Medline, Ovid Embase, ERIC, Google Scholar, and MedEdPORTAL databases. Duplicates were removed, unique articles were screened for relevance by title and abstract, and a full text review of each article was completed for validation. Included articles describe methods for involving people with cancer in developing and/or delivering oncology-focused education programs. Results: In total, 15 articles describing 12 unique oncology education programs from 7 different countries were identified, reviewed, and summarized. These programs involved learners undertaking undergraduate medical education, postgraduate medical education, continuing medical education, or training as nurses or radiation therapists. Current literature indicates that classroom-based sessions, experiential or simulated learning modalities, and/or asynchronous online modules can all feasibly be created with the integration of perspectives/narratives of people with cancer. Furthermore, involving people with cancer directly in the design and/or delivery of these education programs may contribute to improved patient experiences. Conclusions: Including the perspectives of people with cancer directly in oncology curriculum development and delivery can improve established pedagogical approaches and enhance learner confidence and competency in delivering PCC. We provide recommendations for stepwise implementation of patient perspectives into oncology education, with the hope that future programs will better prepare and motivate learners to provide PCC aimed at improving cancer care, quality of life, and disease outcomes.
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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 | 0,027 | 0,117 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,020 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,008 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| 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 ».