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Enregistrement W2147920883 · doi:10.1186/1748-717x-8-158

A multi-national report on methods for institutional credentialing for spine radiosurgery

2013· article· en· W2147920883 sur OpenAlexaff
Peter C. Gerszten, Arjun Sahgal, Jason P. Sheehan, Ronald Kersh, Stephanie Chen, John C. Flíckinger, Mubina Quader, Daniel K. Fahim, Inga S. Grills, John H. Shin, Brian Winey, Kevin Oh, Reinhart A. Sweeney, Matthias Gückenberger

Notice bibliographique

RevueRadiation Oncology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueManagement of metastatic bone disease
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCredentialingRadiosurgeryMedicineMedical physicistMedical physicsRadiologyMedical educationRadiation therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Stereotactic body radiotherapy and radiosurgery are rapidly emerging treatment options for both malignant and benign spine tumors. Proper institutional credentialing by physicians and medical physicists as well as other personnel is important for the safe and effective adoption of spine radiosurgery. This article describes the methods for institutional credentialing for spine radiosurgery at seven highly experienced international institutions. METHODS: All institutions (n = 7) are members of the Elekta Spine Radiosurgery Research Consortium and have a dedicated research and clinical focus on image-guided spine radiosurgery. A questionnaire consisting of 24 items covering various aspects of institutional credentialing for spine radiosurgery was completed by all seven institutions. RESULTS: Close agreement was observed in most aspects of spine radiosurgery credentialing at each institution. A formal credentialing process was believed to be important for the implementation of a new spine radiosurgery program, for patient safety and clinical outcomes. One institution has a written policy specific for spine radiosurgery credentialing, but all have an undocumented credentialing system in place. All institutions rely upon an in-house proctoring system for the training of both physicians and medical physicists. Four institutions require physicians and medical physicists to attend corporate sponsored training. Two of these 4 institutions also require attendance at a non-corporate sponsored academic society radiosurgery course. Corporate as well as non-corporate sponsored training were believed to be complimentary and both important for training. In 5 centers, all cases must be reviewed at a multidisciplinary conference prior to radiosurgery treatment. At 3 centers, neurosurgeons are not required to be involved in all cases if there is no evidence for instability or spinal cord compression. Backup physicians and physicists are required at only 1 institution, but all institutions have more than one specialist trained to perform spine radiosurgery. All centers believed that credentialing should also be device specific, and all believed that professional societies should formulate guidelines for institutions on the requirements for spine radiosurgery credentialing. Finally, in 4 institutions radiation therapists were required to attend corporate-sponsored device specific training for credentialing, and in only 1 institution were radiation therapists required to also attend academic society training for credentialing. CONCLUSIONS: This study represents the first multi-national report of the current practice of institutional credentialing for spine radiosurgery. Key methodologies for safe implementation and credentialing of spine radiosurgery have been identified. There is strong agreement among experienced centers that credentialing is an important component of the safe and effective implementation of a spine radiosurgery program.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,701
Score d'incertitude au seuil0,539

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,089
Tête enseignante GPT0,472
Écart entre enseignants0,383 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations15
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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