Poster ‐ 29: A Review of Patient Specific QA to Enable Program Comparisons Across Centers
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To aid comparison of the performance of patient specific QA (PSQA) programs across centers Methods: Up to 414 VMAT/IMRT plans from various treatment sites (most commonly prostate, prostate bed, lung and lung SBRT) from a year period of ArcCHECK measurements were analysed using a range of acceptance criteria including variations of the following parameters: Gamma or DTA, Relative (RD) or Absolute Dose (AD), Van Dyk and Threshold (TH). A total of 24 different criteria were selected in the SNC Patient software to evaluate each plan and determine all reportable passing rates (PR). Results: The average passing rate (Rateavg) for all plans using all combinations of criteria ranges from about 93% using “3% Dose, 2mm DTA, AD, 10% TH, no Van dyk” criteria to nearly 100% using “Gamma with 3%Dose, 3mm DTA, RD, 10% TH, no Van dyk”. The 90th percentile of passing rates was also quantified and ranges from about 85% to nearly 100%. When analysed by site, prostate and prostate bed plans show the highest Rateavg, while SBRT lung plans shows the widest spread of rates. As expected, Rateavg decreases as the selection of Gamma changes to DTA, AD changes to RD, and “Van dyk” is turned off. Additionally, Rateavg decreases as TH percent selection decreases. Conclusions: The results enable comparisons of PR considering criteria stringency hence enabling better comparison of PSQA programs across centres. The study allows better understanding on how the parameters affect the reported PR and the level of stringency from all combinations.
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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 | 0,044 | 0,064 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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.
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 ».