A Structured Approach to History and Physical Examination in Oncology for Medical Learners
Notice bibliographique
Résumé
In oncology, traditional H&P templates centered on a single chief complaint often fail to address the longitudinal care needs and emotional complexities of cancer patients, leaving learners unprepared for sensitive conversations such as breaking bad news or discussing treatment goals. To address this, we conducted a literature review of specialty-focused H&P tools in child psychiatry and gynecology and, drawing on our experiences as two first-year medical students in an outpatient oncology clinic, developed an oncology H&P template to guide novice clinicians. The guide incorporates structured prompts for rapport-building; detailed oncologic and family cancer history; functional independence assessments; treatment goals; emotional wellbeing; support networks; and responding to emotion. After initial pilot testing by the two developers under supervisor guidance, the template was distributed to five then ten additional students and disseminated via the ASCO online forum and Twitter. Feedback from ten oncologists and oncology trainees highlighted the template’s value in gathering review of systems, past treatment details, functional status, and cancer history. Our findings suggest that this oncology-tailored tool enhances interview flow, promotes comprehensive data collection, and supports empathetic patient engagement. Integration into routine oncology training is planned, with future adaptations for specific oncological subspecialties and potential use in other medical specialties.
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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 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».