Toward quality peer review: Outcomes of peer review across provincial radiation oncology programs.
Notice bibliographique
Résumé
205 Background: Review of treatment plans by a second radiation oncologist is an important quality indicator in radiation oncology. Peer review (PR) can improve quality of care in individual patients by detecting clinical and planning issues and recommending plan changes. This study reports the frequency and nature of these changes across all 14 radiation oncology programs (ROPs) in Ontario, Canada. Methods: We identified all peer-reviewed curative treatment plans delivered in Ontario within a 3-month study period between Dec 2013-Nov 2014 using Cancer Care Ontario’s Activity Level Reporting System, where data on treatment intent and date, disease site treated, PR status, timing of PR, and nature of recommended changes were available. Results: There was considerable variation in the proportion of plans peer-reviewed across ROPs (70.2%, range: 40.8-99.2%). Over the study period, 5,561 curative treatment plans were peer-reviewed and 3.3% had changes recommended. Of those, 21.0% had major clinical and re-planning implications. Recommended changes most often involved minor (63.1%) vs major (36.9%) re-planning implications. Highest proportions of changes were recommended for the treatment of the esophagus, uterus, upper limb, cervix, lower limb, H&N, bilateral lung, right supraclavicular nodes, rectum, and spine (5.0%-7.0%). Plans involving the left breast had slightly more changes recommended (3.0% [95%CI:2.0%-4.5%]) vs right breast (2.4% [95%CI:1.5%-3.8%]). Recommendations were more frequently made when PR was conducted pre-radiotherapy (3.8%) vs during (1.4%-2.8%; p = 0.005), however the nature and implementation of changes were not statistically associated with the timing of PR (p = 0.91; p = 0.23, respectively). Proportion of recommended changes to treatment plans was not statistically associated with ROP patient volume (p = 0.08), proportion of plans peer-reviewed (p = 0.36) or academic status (p = 0.75). Conclusions: Significant variation exists in the proportion of recommended changes across all disease sites and ROPs. PR seems effective in detecting treatment plans with important clinical and planning issues; strategies should be developed to optimize its conduct 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 | 0,136 | 0,519 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,005 |
| Communication savante | 0,010 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».