Medical education on inpatient medical oncology service before and after oncology hospitalist program
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: At Smilow Cancer Hospital, internal medicine-boarded oncology hospitalists assumed primary team attending responsibilities on an adult inpatient medical oncology academic service beginning in 2021. Medical oncology faculty transitioned from primary team attending to consulting physicians but remained engaged in daily morning teaching and twice-weekly formal afternoon didactics. The aim of this study was to compare the educational experiences of internal medicine residents before and after implementation of the oncology hospitalist program. METHODS: Yale School of Medicine internal medicine residents receive MedHub surveys following the inpatient oncology rotation. Surveys completed before July 2021 were compared to those after July 2022, when oncology hospitalists were fully integrated into both of the medical oncology teaching services. Surveys asked residents to: (1) score their rotation experience on a 5-point Likert scale (Poor = 1, Good = 2, Very Good = 3, Fair = 4, Excellent = 5) and (2) delineate major positives and negatives noted on their rotation using a free-text field. Answers were compared across timepoints using parametric tests. RESULTS: 118 participants completed the survey pre-implementation, and 84 completed the survey post-implementation. Residents completing the survey post-implementation reported greater general satisfaction (p = 0.005), greater balance between education and clinical demands (p = 0.019), improved resident education (p = 0.027), and greater hospitalist support (p < 0.001). There was greater operational challenges post-implementation (p = 0.003). DISCUSSION: Previously-published literature has reported oncology hospitalist programs to have good hospital outcomes, with satisfaction and acceptance by oncologists. This article adds to the literature, suggesting that residents also experience improved clinical experience and support as well as a greater balance between clinical and educational demands. Further work can build upon the hospitalist model and explore oncology-specific education and mentorship to supplement the existing educational experience.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 tête enseignante, 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 ».