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Enregistrement W4410812837 · doi:10.1200/jco.2025.43.16_suppl.9036

The value of observerships abroad: Lessons from UA-MED supporting Ukrainian cancer care during the war.

2025· article· en· W4410812837 sur OpenAlexaboutno aff
Nataliya Kovalchuk, Andriy Beznosenko, Vitaliy Poylin, Andrey Zinchuk, Alla Vash‐Margita, Arman Kacharian, Rostyslav Semikov, Mark M. Mims, Douglas A. Davis, Nataliya V. Uboha, Natalka Suchowerska, Viktor Iakovenko, Jacqueline S. Hart, Mark C. Poznansky, Serguei Melnitchouk, Nelya Melnitchouk, Olga Maihutiak

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvances in Oncology and Radiotherapy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineValue (mathematics)UkrainianCancerFamily medicineOncologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

9036 Background: This study evaluates the influence of international observerships organized by the coalition of healthcare professionals from academic institutions - the Ukrainian Alliance for Medical Exchange and Development (UA-MED) - on the professional development, knowledge transfer, and clinical practice improvement of Ukrainian oncology professionals during the war. Methods: A total of 126 international observerships were facilitated for various Ukrainian medical professionals across 17 participating institutions the US, Canada, Europe, and Australia. A survey was administered to assess the impact of observerships on oncology care in Ukraine, focusing on procedural knowledge gained, lessons learned, and challenges faced when implementing new techniques upon return. Results: Eighty-six respondents participated in the survey. Seventy-three percent of respondents were oncology professionals, including 30.1% radiation oncologists, 31.7% surgeons, 15.9% medical oncologists, and 14% medical physicists. The median duration of the observerships was 4 weeks with 79.7% observers attending a professional conference. The average satisfaction score for the observerships was 9.6 ± 0.7 out of 10. Importantly, 93% of respondents reported a shift in their perception of how to practice medicine, 90% learned new procedures and techniques, and 71.2% implemented these new procedures upon returning to Ukraine. However, despite this progress, significant barriers to implementation were encountered, including lack of material resources (70.7%), human resources (43.1%), and support from department leadership (43.1%) and colleagues (32.8%). Encouraged to disseminate their knowledge, participants provided informal training to colleagues (78.0%), prepared presentations for their institutions (69.5%), national conferences (44.1%), and incorporated learned materials into educational lectures (49.2%). Notably, 83.0% of participants maintained ongoing mentorship contact with their training institutions. Key institutional advancements included transition from Co-60 to linear accelerators at few centers, the launch of an allogeneic bone marrow transplant program, and the development of educational programs across various specialties. Participants emphasized improved confidence in their clinical decision-making and highlighted the value of multidisciplinary team approaches they observed abroad. Conclusions: The international observerships played a crucial role in enhancing the skills and knowledge of Ukrainian cancer care professionals during the war. Despite the ongoing conflict, significant improvements were made in clinical practice, medical education, and the implementation of new procedures. The success of these observerships underscores the potential for similar programs to be replicated in other LMICs/UMICs.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,099
Tête enseignante GPT0,568
Écart entre enseignants0,469 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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