Radiation therapist research capacity and output: a multicentre retrospective study of authorship, collaboration, and institutional strategies (2013–2022)
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Radiation Therapist (RTT) research culture is essential for driving innovation and informing evidence-based practice. This study aimed to assess RTT research output and institutional capacity-building initiatives across international clinical academic cancer centres. Methods: This was a retrospective analysis of RTT research activities and capacity-building initiatives from 2013 to 2022 at three centres located in Canada (CA), the Netherlands (NL) and the United Kingdom (UK). Data was collected on research output by identifying all RTT author publications (first, second, or senior author). Institutional capacity-building initiatives were captured from each centre and described using full-time equivalents (FTEs). A qualitative analysis was conducted on all RTT publications to identify common research topics. Results: Over the 10 years, the total number of RTT-authored publications was 445 across the centres (CA:291; UK:79; NL:75). RTTs as first authors ranged from 14.7 % to 44.3 % and RTTs as senior authors ranged from 0 % to 27.8 % of publications. Centres with increasing FTEs demonstrated increasing research productivity, with publications changing from 21 to 34 in CA and from 3 to 15 in the UK centre. Multidisciplinary collaboration was common among all centres. Prominent RTT research themes included technological applications, RTT professional development and quality assurance, clinical outcomes, dosimetry, and patient care. Common strategies to build research capacity included educational initiatives, the creation of dedicated research roles, and promoting research dissemination. Conclusion: This study highlighted the contributions of RTTs to radiation oncology research and how a comprehensive approach to building research capacity results in high RTT research output and collaboration.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».