Po‐Thur Eve General‐29: Clinical Implementation of Helical Tomotherapy
Notice bibliographique
Résumé
In March 2005 The Ottawa Hospital Regional Cancer Center took delivery of a helical TomoTherapy Hi‐Art machine. We report our experience for installation, commissioning and training for tomotherapy relative to a conventional single energy linac as well as our experiences regarding throughput, process change and implementation of a radically different staffing model. Tomotherapy implementation was faster than a conventional single energy linac (23 vs. 31 days), but additional training requirements for tomotherapy made the overall times comparable (28 vs. 31 days). Presently, the tomotherapy team includes two physicists and two physicians, and dedicates three therapists to tomotherapy per 8 hour shift. The therapists are given responsibility for data transfer, structure contouring, planning and delivery. Mean total effort for treatment preparation per patient is 8.9 hours (median 6.6, range 3.4 to 33). We find daily machine QA for tomotherapy is more demanding than for a conventional linac, requiring approximately 1 hour for machine warm‐up, safety system testing and CT detector calibration. In addition we require approximately 45 minutes of physics time to establish output, energy, and geometric consistency. Overall system performance is verified by a daily delivery QA. The mean overall time for patient setup, MVCT, registration and treatment is 26.5 minutes (median 25.0). Eliminating the MVCT and registration reduces the mean to 18 minutes. For an 8 hour shift we anticipate that a single team (3 therapists) can maintain a patient load of at least 16 patients with daily MVCT and 24 patients with weekly MVCT.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,003 |
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 ».