SU‐F‐J‐49: IGRT Credentialing in NCTN Trials
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To make Image Guided Radiation Therapy (IGRT) credentialing a more unified, consistent and efficient process across the entire National Clinical Trial Network (NCTN). Methods: IGRT plays a role in several advanced NCTN trials. Previously an institution had to be IGRT credentialed for each protocol. When institutions were allowed to use previous credentials for new protocols it was limited to the same disease site as the original credentialing. The credentialing was analyzed by the physics PI of the protocol. We consulted with several of these physicists to determine what is important to consider when reviewing submissions and to learn ways to apply credentialing more broadly. Results: For trials open in 2016, IGRT credentialing can be simplified to cover either boney anatomy or soft tissue. This revised credentialing will cover all disease sites based on the type of anatomy, unless otherwise stated within the protocol. Institutions will submit will complete an online questionnaire about their IGRT procedures. Boney anatomy requirements will include submission of data from 2 sequential fraction of both a patient aligned with boney anatomy and pelvic patient. Soft tissue will require similar submissions for a patient aligned using soft tissue and a pelvic patient. Institutions will only be required to submit the pelvic patient once. Data should be in DICOM format and includes planning CT set, RT structure set, RT plan file, RT dose file, localization images and spatial registration file (if available). Reviews will be done by IROC‐Houston staff who will continue to provide feedback to the sites. Conclusion: This revised IGRT credentialing process will bring consistency, a savings in time and effort for both the IROC Houston QA office and to those institutions wanting to be credentialed to participate in NCTN Trials. Sponsored by NIH/NCI CA10953
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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 | 0,316 | 0,420 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,010 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,063 | 0,048 |
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 ».