Enhancing the role of case-oriented peer review to improve quality and safety in radiation oncology: Executive summary
Notice bibliographique
Résumé
This report is part of a series of white papers commissioned for the American Society for Radiation Oncology (ASTRO) Board of Directors as part of ASTRO's Target Safely Campaign, focusing on the role of peer review as an important component of a broad safety/quality assurance (QA) program. Peer review is one of the most effective means for assuring the quality of qualitative, and potentially controversial, patient-specific decisions in radiation oncology. This report summarizes many of the areas throughout radiation therapy that may benefit from the application of peer review. Each radiation oncology facility should evaluate the issues raised and develop improved ways to apply the concept of peer review to its individual process and workflow. This might consist of a daily multidisciplinary (eg, physicians, dosimetrists, physicists, therapists) meeting to review patients being considered for, or undergoing planning for, radiation therapy (eg, intention to treat and target delineation), as well as meetings to review patients already under treatment (eg, adequacy of image guidance). This report is intended to clarify and broaden the understanding of radiation oncology professionals regarding the meaning, roles, benefits, and targets for peer review as a routine quality assurance tool. It is hoped that this work will be a catalyst for further investigation, development, and study of the efficacy of peer review techniques and how these efforts can help improve the safety and quality of our treatments.
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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 | 0,185 | 0,196 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,016 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,006 |
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 ».