Poster ‐ 27: Incident Learning Practices in Ontario
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: The Radiation Incident and Safety Committee (RISC), established and supported by Cancer Care Ontario (CCO), is responsible for advising the Provincial Head of the Radiation Treatment program on matters relating to provincial reporting of radiation incidents with the goal of improved risk mitigation. Methods: The committee is made up of Radiation Incident Leads (RILs) with representation from each of the 14 radiation medicine programs in the province. RISC routinely meets to review recent critical incidents and to discuss provincial reporting processes and future directions of the committee. Regular face to face meetings have provided an excellent venue for sharing incident learning practices. A summary of the incident learning practices across Ontario has been compiled. Results: Almost all programs in Ontario employ an incident learning committee to review incidents and identify corrective actions or process improvements. Tools used for incident reporting include: paper based reporting, a number of different commercial products and software solutions developed in‐house. A wide range of classification schema (data taxonomies) are employed, although most have been influenced by national guidance documents. The majority of clinics perform root cause analyses but utilized methodologies vary significantly. Conclusions: Most programs in Ontario employ a committee approach to incident learning. However, the reporting tools and taxonomies in use vary greatly which represents a significant challenge to provincial reporting. RISC is preparing to adopt the National System for Incident Reporting – Radiation Therapy (NSIR‐RT) which will standardize incident reporting and facilitate data analyses aimed at identifying targeted improvement initiatives.
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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 | 0,006 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,001 |
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 ».