Quality of radiotherapy services in post-Soviet countries: An IAEA survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The quality of radiotherapy services in post-Soviet countries has not yet been studied following a formal methodology. The IAEA conducted a survey using two sets of validated radiation oncology quality indicators (ROIs). METHODS: Eleven post-Soviet countries were assessed. A coordinator was designated for each country and acted as the liaison between the country and the IAEA. The methodology was a one-time cross-sectional survey using a 58-question tool in Russian. The questionnaire was based on two validated sets of ROIs: for radiotherapy centres, the indicators proposed by Cionini et al., and for data at the country level, the Australasian ROIs. RESULTS: The overall response ratio was 66.3%, but for the Russian Federation, it was 24%. Data were updated on radiotherapy infrastructure and equipment. 256 radiotherapy centres are operating 275 linear accelerators and 337 Cobalt-60 units. 61% of teletherapy machines are older than ten years. Analysis of ROIs revealed significant differences between these countries and radiotherapy practices in the West. Naming, task profile and education programmes of radiotherapy professionals are different than in the West. CONCLUSIONS: Most countries need modernization of their radiotherapy infrastructure coupled with adequate staffing numbers and updated education programmes focusing on evidence-based medicine, quality, and safety.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».