Development of a capital investment strategy for radiation (RT) equipment in Ontario.
Notice bibliographique
Résumé
279 Background: To ensure appropriate access to radiation treatment (RT) for Ontario cancer patients for the next decade and that future capital investments in radiation equipment are appropriately timed and strategically placed, Cancer Care Ontario (CCO) has updated its RT Capital Investment Strategy. The strategy was designed around 4 core principles: i) recognizing treatment machine capacity should match the demand resulting from increasing cancer incidence rates and increasing utilization rates as per CCO goals; ii) keeping pace with advancing technology; iii) ensuring value for money by maximising the use of current infrastructure; and iv) minimizing costs through centralized planning and procurement processes. Methods: A multidisciplinary provincial expert panel reviewed and revised the planning parameters used to project treatment demand and required capacity (including fractions of RT per treated case, number of cases treated per hour, uptime of treatment units). The panel reviewed current practice, impact of new and emerging treatment technologies and benchmarks from other jurisdictions. To project the future demand for radiation therapy, growth in cancer incidence (by county) as well as modest improvement in RT utilization rates were assumed. Results: Recommendations included: i) moving to 12-hour treatment days in all large centres and on 50% of equipment in centres operating fewer than 6 treatment units; ii) ensuring appropriate funding for the replacement of existing RT equipment; iii) equipping constructed rooms in 4 regional cancer centers – thereby adding 6 linacs; iv) equipping swing bunkers across the province – thereby adding 10 linacs; and v) planning for the construction of new facilities to add RT capacity in 3 regions of the province. Conclusions: Funding to implement recommendations from previous capital investment strategies has resulted in an equitable distribution of RT resources across the province. We believe the planning strategies and recommendations outlined in the strategy will improve access to quality RT care as close to home as feasible for Ontario patients.
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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 | 0,007 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».