SU‐FF‐T‐83: Application of a New Taxonomy for Radiotherapy Error Reporting and Results of a Five‐Year Review
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: We present a framework to accrue and analyze and report on radiation therapy errors and near‐miss events, from decision to treat to final treatment. A systematic and quantitative analysis of this data has provided insights for the identification of program areas requiring attention and for the allocation of limited resources for quality assurance and error elimination initiatives in a large clinic. Method and Materials: All reported radiation therapy incidents and near‐miss events from 2001 to 2006 were analyzed, under a research ethics board approval. Each report was staged according to the type (prescription or geometry), cause (location, documentation, non‐compliance, laterality, prescribed change, human error, planning/dosimetry, software/hardware malfunction, accessory), and clinical impact (none, minor, moderate, severe). Furthermore, each report identified what stage of a generalized radiation therapy process (booking, scanning, planning, review, and treatment) the incident or near‐miss event occurred. Results: 863 incident and near‐miss reports were analyzed. The average error rate over five years was stable at 1.8±0.4%, with a majority of errors related to prescription issues. An average of 0.66 severe error per year was observed. Over the course of five years and several technological changes, the occurrence of events due to accessories (wedges, immobilization), prescribed changes to treatment parameters, non‐compliance to treatment protocols, and location have decreased, while documentation events have risen. The proportion of incidents is highest at the planning and treatment stages, with these with highest impact occurring at the latter stage. Conclusion: The incident rate at our clinic has remained low and stable at our clinic over several technological and process changes. The framework has allowed the assessment of trends in radiation therapy treatment incidents in a clinic that has undergone significant changes in technology and processes, including image‐guidance and IMRT, over the course of five years and has identified new risk factors.
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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 | 0,096 | 0,250 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,106 | 0,082 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,008 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».