Establishing best practice recommendations for systemic treatment regimen development and maintenance.
Notice bibliographique
Résumé
40 Background: A province-wide review of oncology regimens identified discrepancies in a number of regimens in systemic treatment computerized prescriber order entry (ST CPOE) systems. The potential patient harm from such discrepancies includes unnecessary toxicities and reduced treatment efficacy. The regimen review highlighted the need for a high-quality process to improve the safety of systemic treatment prescribing in Ontario. The objective of this work was to develop recommendations on best practices for the development and maintenance of oncology regimens. Methods: An expert multidisciplinary group of oncology clinicians and administrators was formed to review available literature and leverage their expertise to establish oncology-specific recommendations. These were then circulated to broader stakeholder groups for feedback and consensus. Results: Practical, consensus-based best practice recommendations for ST CPOE and pre-printed order regimen development and maintenance were created. Detailed processes for new regimen development are outlined in the table below. Moreover, broad areas of roles and responsibility, frequency of review, and sign-off were highlighted. This was repeated for regimen changes (not shown). Conclusions: There is a lack of guidance in the literature on best practices for oncology regimen development and maintenance. Careful analysis and application of the expertise of oncology professionals resulted in consensus-based best practice recommendations that will enable the advancement of safe, standardized, systemic treatment prescribing.[Table: see text]
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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 | 0,135 | 0,296 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,004 |
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 ».