Sci-Thurs PM: Delivery-05: One year of learning from incidents
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study is to quantify the effect of an incident learning system in radiation therapy. The system is designed to detect all occurrences of "an unwanted or unexpected change from a normal system behaviour that causes or has the potential to cause an adverse effect to persons or equipment". Our application to radiation therapy defines 5 incident types, four levels of severity and four work domains where errors discovered during routine quality assurance within each domain were not classified as incidents. During 2007, we recorded, corrected, investigated, determined root cause and learned from 657 incidents. The vast majority of these incidents were classified as potential minor clinical incidents having little or no impact on patient treatment. The value of the system lies in the application of the learning portion of the investigation. We demonstrated a dramatic reduction in the rate of more severe incidents by the implementation of several simple tools. Our results also show a reduction of incidents on accelerators treating essentially a single disease site. The only treatment unit treating with both image guidance and intensity modulation recorded the fewest incidents while the cobalt unit with the least technological assistance recorded three times the average treatment unit incidents with a higher severity. Additionally, although the rate of incidents at the point of treatment delivery was low, the impact of those incidents was substantially higher than that of incidents originating during treatment planning. This system has proven to be a powerful program management tool.
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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 | 0,004 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,004 |
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 ».