Developing an IT infrastructure for the National Radiation Oncology Registry.
Notice bibliographique
Résumé
300 Background: The National Radiation Oncology Registry (NROR) is developing an IT infrastructure to support the efficient collection, aggregation, and analysis of data concerning cancer patients treated with radiotherapy across the United States. Methods: Detailed requirements were developed to emphasize the following distinguishing goals for the system: 1) streamline the process of data collection by minimizing manual data entry; 2) support the collection of patient-reported outcomes (PROs) and their linkage with clinician-observed outcomes; 3) facilitate data integration within the NROR and between the NROR and other registries; 4) allow for evolution of the system in response to new learning; and 5) promote sustainability and ongoing improvement through an open standard of interoperability. Results: An innovative technical architecture has been designed to meet the goals described. The system maximizes efficiency through automated extraction and electronic transfer of data from radiation oncology information systems. PROs are collected directly from patients via a web-based portal and linked to data submitted from participating institutions. A data dictionary has been developed based on national standards and controlled vocabularies to facilitate data integration. Contemporary forms-based database technology is used in combination with traditional relational technology to permit both flexible evolution of the system and efficient data analysis. A unique “gateway” architecture and open transmission standard makes it possible for commercial products to interoperate with the registry in the future. Conclusions: The NROR prototype system will be launched later this year to collect data for a pilot registry of prostate cancer patients. Its performance and usability will be important factors in the success of the pilot. If effective, the platform will support the expansion of the NROR to benefit patients, clinicians, researchers, payors, device manufacturers, and policy-makers by capturing reliable, population-based information on radiation treatment delivery and health outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».