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Enregistrement W2604430918 · doi:10.1200/jco.2017.35.8_suppl.180

Evidence-based guidance for peer review “best practices” in radiation oncology.

2017· article· en· W2604430918 sur OpenAlexaffabout
Michael Brundage, Jennifer O’Donnell, Margaret Hart, Lorella Divanbeigi, Eric Gutierrez, Michelle Ang, Elizabeth Murray, Padraig Warde

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvances in Oncology and Radiotherapy
Établissements canadiensCancer Care OntarioPrincess Margaret Cancer CentreRegional Municipality of DurhamQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBest practiceRadiation oncologyMedical physicsQuality assuranceRadiation oncologistRadiation therapyMedical educationSurgeryPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

180 Background: Peer review (PR) is an essential component of quality assurance in radiation oncology practice, endorsed by Canadian cancer agencies as a national standard of quality care. However, reported patterns of care studies indicate that PR practice varies considerably, including which contours (e.g., target volumes, organs at risk (OARs)), which dose parameters (e.g., OAR constraints, homogeneity criteria), which decision making points (e.g., decision to treat, selection of anatomical regions), and which treatment imaging parameters are included in the PR process. Both qualitative and quantitative evidence support the need for guidance on PR best practices. Here we report processes for the establishment of best-practice guidelines/minimal standards for PR. Methods: A comprehensive literature review was done to quantify PR findings for each of 3 cancer streams: head/neck, lung, and breast. This evidence summarized which aspects of radiotherapy plans were most frequently "flagged" at PR. A modified Delphi process was used to develop cancer site-specific PR guidance documents: appropriate stakeholders were first identified; a pre-meeting survey determined opinions on which plan elements are essential/important to review; a face-to-face meeting considered the evidence base and survey results to reach consensus. Parallel processes were conducted separately for each stream. Results: The literature findings were compiled to summarize the reported proportion of plans flagged by PR, and the nature of the flag (i.e. volumes, dose, OARs, other) for each cancer stream. Stakeholders included radiation oncologists, physicists, radiation therapists, and patients, specific to each stream. Draft guidance documents were created on the basis of stakeholder consensus regarding which components of PR were deemed essential; other important or “second tier” elements were also identified. Conclusions: Guidance documents including minimum standards for PR can be successfully created based on structured consensus development informed by available evidence. This guidance promises to reduce variation in PR thereby optimizing the efficiencies of PR processes, and increasing the quality of radiation treatment plans.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,501
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,774
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,499
Score d'incertitude au seuil0,616

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,5010,774
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,006
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,013
Bibliométrie0,0260,025
Études des sciences et des technologies0,0070,012
Communication savante0,0270,025
Science ouverte0,0190,019
Intégrité de la recherche0,0300,020
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0510,060

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.

Tête enseignante Opus0,515
Tête enseignante GPT0,675
Écart entre enseignants0,160 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
DomaineÉvaluation
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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