Peer review in radiotherapy (RT): A national quality improvement initiative.
Notice bibliographique
Résumé
221 Background: Peer review (PR) in Radiation Oncology has been shown to be effective in improving quality of treatment by detecting and correcting deficiencies in proposed treatment plans prior to treatment. PR is also effective in: guiding departmental treatment planning policies and processes; reducing variation in practice; providing a venue for multi-disciplinary communication, and increasing staff and trainee awareness of evolving treatment processes. The importance of PR is reflected in the inclusion of 3 PR-specific quality indicators in the Canadian Partnership for Quality Radiotherapy QA Guidelines for Radiation Oncology programs. Given this endorsement, we aim to enhance PR implementation across all Canadian cancer centres using a knowledge-translation and implementation framework. Methods: This project will facilitate increased uptake of PR in Canadian RT programs by implementing the top-down model used with success in Ontario. This model has several key components, including: a) engaging the leadership of provincial cancer agencies to promote PR at every Provincial cancer centre; b) providing modest financial support for the acquisition of the required hardware and/or staff time for coordinating PR activities; c) systematic collection of each centre’s baseline PR activities, perceived barriers and potential facilitators of PR at each centre; d) creation of a continuous quality improvement cycle by monitoring PR quality indicators over time; e) systematic knowledge and information sharing regarding effective PR processes. Results: Funding for this initiative was obtained from the Canadian Partnership against Cancer (CPAC) in April 2014. A steering committee consisting of stakeholders from across Canada has been struck and provincial launches, based on the tenets used in Ontario, have commenced in 7 of 13 provinces with others expressing interest. A national survey to obtain baseline data relating to PR activities, perceived barriers, and facilitators is underway and will be reported. Conclusions: Preliminary evidence suggests a “snowball effect” of increasing PR uptake across Canada. The implementation model could be applied in other jurisdictions interested in increasing PR in radiation oncology.
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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 | 0,169 | 0,179 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,006 |
| Communication savante | 0,013 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,005 |
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.
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 ».