MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2037489747 · doi:10.1118/1.2241325

SU‐FF‐T‐406: Testing of ATC Method 2 for Supporting QA of Cooperative Group Advanced Technology Clinical Trials Requiring Digital Data Submission

2006· article· en· W2037489747 sur OpenAlexaffabout
Walter Bosch, Stephen O’Leary, John W. Matthews, V Frouhar, Jatinder Palta, G Field, Lana N. Pho, James A. Purdy

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueScientific Computing and Data Management
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDICOMUsabilityUploadComputer scienceSoftwareInterface (matter)Acceptance testingWeb applicationIdentifierDatabaseMedical physicsSoftware engineeringWorld Wide WebOperating systemMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: To test the readiness of a system of software (“ATC Method 2‐v.2.3”) developed by the Resource Center for Emerging Technologies (RCET) for supporting QA of cooperative group clinical trials within the Advanced Technology QA Consortium (ATC). Method and Materials: ATC Method 2‐v.2.3 includes WebSys client and server for secure data upload/download/archiving of volumetric imaging and radiotherapy treatment planning data, a web‐based Rapid Image Viewer (RIV) tool, and web‐based tools for server administration. The software was implemented on a test server at the Image‐guided Therapy QA Center (ITC), and underwent rigorous testing by ITC personnel. Tests conducted included examination of user interface behavior, as well as systematic comparison of submitted/retrieved copies of 16 representative test data sets (in DICOM and RTOG Data Exchange format) from nine different treatment planning system vendors. Results: Evaluation tests of version 2.3 of the ATC Method 2 software identified improvements in the usability of software over the previous version, and provided general suggestions for further improvement. These tests also identified specific input that led to failure of the WebSys client, usability issues in the RIV tool, database changes needed to support case identifiers in ATC trails, and corrections needed in handling certain DICOM objects. These test results have contributed to improvements in version 2.4 of this software in preparation for its use to support clinical trials. Version 2.4 is expected to be ready for testing beginning March 2006. The National Cancer Institute of Canada (NCIC) Clinical Trials Group (CTG) will participate in the new round of testing. Conclusion: Since this software is intended to play a major role in QA of data submitted for future ATC‐supported clinical trials, rigorous testing is essential to its ongoing development. Future testing is expected to benefit from collaborative efforts of NCIC CTG. Supported by NIH U24 Grant CA81647.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,033
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,095
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,176

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0330,095
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,002

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.

Tête enseignante Opus0,479
Tête enseignante GPT0,572
Écart entre enseignants0,092 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMedical PhysicsMême sujetScientific Computing and Data ManagementTravaux en français237 207