“It looks good”: How a provincial radiation oncology program benefits from implementing peer review across cancer centers.
Notice bibliographique
Résumé
238 Background: Peer review (PR) in radiation oncology (RO) has been endorsed as an indicator of treatment quality in North America and internationally. The direct benefits of PR include quality assurance (QA) on individual treatment plans. The indirect benefits for radiation oncology departments or programs (ROPs) have been postulated but not systematically evaluated. We used a rigorous and comprehensive qualitative approach to explore the indirect benefits of PR across a jurisdiction of cancer care, and to identify factors that facilitate PR, barriers to implementation, and strategies for expansion of PR across centers. Methods: Semi-structured qualitative interviews were held with all RO heads and Radiation therapy Managers (or delegate) in all 14 Radiation Oncology Programs (ROPs) in Ontario, Canada. The interview questions were developed using a Knowledge Translation Theoretical Domains Framework (TDF), guided by the results of a previous survey of Ontario cancer centers and by expert consensus. Interviews were audiotaped and abstracted for relevant themes by two independent analysts. Results: All interviewees endorsed numerous direct and indirect benefits of PR, and identified multiple facilitators and barriers to the implementation of PR. Thematic saturation was achieved. The structure-process-outcome model was used to categorize the results. Key findings included the identification of 34 independent benefits (structure n = 4, process n = 17, outcome n = 13), 40 key barriers (structure n = 9, process n = 26, outcome n = 5), and 22 facilitators (structure n = 4, process n = 15, outcome n = 3). Beyond QA, commonly endorsed benefits included enhanced knowledge sharing, efficiency, standardization, and education. Multiple potential strategies for the expansion of PR activities were revealed. Conclusions: The qualitative exploration of Ontario ROPs acknowledges that multiple barriers and facilitators to PR exist while clearly establishing the indirect benefit of PR on ROPs. Understanding reported barriers and facilitators and exploration of suggested strategies will inform continued implementation and expansion of PR activities, and seem generalizable to other jurisdictions.
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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 | 0,047 | 0,157 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,020 | 0,007 |
| Communication savante | 0,009 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».