The use of IT to improve practice quality within a radiation oncology program.
Notice bibliographique
Résumé
170 Background: Our centre has used ARIA as its oncology information system since 2005. Anecdotally, since 2008, dosimetrists have identified a high rate of replanned treatment plans. In 2010, a 2% replan rate was estimated however, it was felt that the results did not capture the true rework impact. A definition for replan was created to distinguish it from plan revisions and an attempt to standardize replan naming conventions was initiated. The replan workload was again raised as an issue in 2013 and an interdisciplinary review workgroup was formed with the objective to develop a process to capture workload more accurately. Methods: Rework was further categorized into replan, rework and revision. The nomenclature for the ARIA plan name data field was standardized to identify replans and plan revisions. In addition, rework task activities were created to identify the discipline initiating the rework. Embedding these changes into our process allowed for efficient and accurate workload data extraction. Results of monthly data analysis are shared with the dosimetrists and actionable items are sent to department heads for program engagement. Results: In March 2014, we achieved 100% compliance to the plan naming convention. Data showed 6% replan and 6.5% revision rates. Table 1 shows the rework numbers initiated by discipline. Conclusions: A paperless environment lends itself well to an organization’s ability to capture data. Our experience shows that if processes are designed to support and be supported by the information system, the input of data points can be embedded seamlessly and practically in the clinician’s workflow. This results in improved data capture where data becomes more meaningful, and can then be used for continuous quality improvement, operational decision-making and research projects, all of which can lead to practice improvements. [Table: see text]
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 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 | 0,085 | 0,203 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,010 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».