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Enregistrement W2589691088 · doi:10.1200/jco.2016.34.7_suppl.193

Standardizing architecture and governance of radiology clinical checklist development.

2016· article· en· W2589691088 sur OpenAlexaffabout
Colleen Bedford, Priyanka Jain, Deanna L. Langer, David Kwan, Julian Dobranowski

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueClinical practice guidelines implementation
Établissements canadiensCancer Care Ontario
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChecklistMedicineWhite paperClinical governanceMedical physicsDocumentationHealth carePopulationRadiologyMedical educationComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

193 Background: To improve quality of radiology reporting, Cancer Care Ontario’s (CCO) Cancer Imaging Program established synoptic radiology reporting as a priority area. Program goals are to implement standardized radiology reports across the province, improving communication between referring and interpreting physicians and providing a standardized foundation for staging data collection and population health research. Although there are libraries of structured radiology clinical checklists, development methodologies quality vary. To support ongoing development and provide a framework to assess existing checklists, the program developed and published two white papers. Methods: To ensure checklists are consistent in format, the first white paper provides guidance on ‘architecture’ (high-level elements) of a cancer imaging report. To ensure the content of adopted checklists are based on high-quality evidence, the second white paper focuses on clinical checklist development governance. Both white papers were developed in consultation with multidisciplinary expert panels assembled by CCO and underwent peer review prior to being made available. Results: The architecture white paper outlines the minimum mandatory elements for cancer imaging reports. The elements to be included in these reports are: demographics, relevant clinical information, body of the report, and impression. This paper provides specific guidance for expert panels in the development of new clinical checklists as well as criteria for reviewing existing checklists. The governance white paper provides a clear methodology for a systematic approach to clinical checklist development for synoptic radiology. Included are recommendations on the constitution of the clinical expert panels, the level of evidence needed to support checklist items, external review of the checklist, and periodic checklist maintenance. Conclusions: CCO has developed two white papers that serve as a guide for both CCO and external parties in the creation of high-quality clinical checklists. Improved standardization of the structure and development approach for clinical checklists facilitates both in-house development and adoption of third party checklists.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,512
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,615
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,488
Score d'incertitude au seuil0,601

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,5120,615
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0170,011
Études des sciences et des technologies0,0070,010
Communication savante0,0210,013
Science ouverte0,0100,019
Intégrité de la recherche0,0040,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,005

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.

Tête enseignante Opus0,295
Tête enseignante GPT0,572
Écart entre enseignants0,276 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
DomaineMéthodes
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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