Peer-review of radiation treatment planning in a provincial radiation oncology program: A survey of current practice.
Notice bibliographique
Résumé
211 Background: The use of peer-review activities in oncology is not well described as a quality improvement process. We sought to describe current patterns of practice of radiation oncology peer-review across a large Provincial Cancer program and to identifiy barriers to its use. Methods: Ontario cancer centres were surveyed. Survey item responses were typically scored using a 10-point Likert scale. The survey was administered electronically with follow-up reminders as required. The use of free-text for comments elaborating on responses was encouraged. Results: Fourteen (100%) centres responded. All rated the importance of peer-review as at least 8/10 (10=extremely important). Detection of medical error and improvement of planning processes were the highest-rated benefits of peer-review (each median 9/10). Four centres (29%) conducted peer-review in more than 80% of cases treated with curative intent; six (43%) peer-reviewed at least 50% of curative cases. Five centres (36%) reported “always” or “almost always” conducting peer-review prior to the initiation of treatment. Variation was seen in which aspects of a case were typically reviewed (e.g., GTV “almost always” reviewed in 67%; contouring of organs at risk in 50%). Five centres (46% of those with regular peer-review) reported that 5% to 9% of peer-reviewed cases were flagged as requiring a change, whereas 3 centres (27%) reported that < 2% of peer-reviewed cases required a change to be made. Five centres (36%) recorded the outcomes of peer-review on the medical record. Thirteen centres (93%) planned to expand peer-review activities; the two factors rated as most limiting to expanding peer-review were a critical mass of radiation oncologists (median score 6/10), and prioritization of peer review by the program overall (median 5/10). Conclusions: Peer review in radiation oncology practices it is now widely used as a quality assurance activity in Ontario, identifies changes to improve quality in the individual case, and improves departmental process. The development of guidelines and standards for peer-review activities, coupled with effective knowledge translation activities are recommended.
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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 | 0,009 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,003 | 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 ».