Enhancing value of quality assurance rounds in improving radiotherapy management: a retrospective analysis from King Hussein Cancer Center in Jordan
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The quality assurance (QA) chart rounds are multidisciplinary meetings to review radiation therapy (RT) treatment plans. This study focus on describing the changes in RT management based on QA round reviews in a single institution. MATERIALS AND METHODS: After 9 full years of implementation, a retrospective review of all patients whose charts passed through departmental QA chart rounds from 2007 to 2015. The reviewed cases were presented for RT plan review; subcategorized based on decision in QA rounds into: approved, minor modifications or major modifications. Major modification defined as any substantial change which required patient re-simulation or re-planning prior to commencement of RT. Minor modification included treatment plan changes which didn't necessarily require RT re-planning. RESULTS: Overall 7,149 RT treatment plans for different anatomical sites were reviewed at QA rounds. From these treatment plans, 6,654 (93%) were approved, 144 (2%) required minor modifications, while 351 (5%) required major modifications. Major modification included changes in: selected RT dose (96/351, 27%), target volume definition (127/351, 36%), organs-at-risk contouring (10/351, 3%), dose volume objectives/constraints criteria (90/351, 26%), and intent of treatment (28/351, 8%). The RT plans which required major modification according to the tumor subtype were as follows: head and neck (104/904, 12%), thoracic (12/199, 6%), gastrointestinal (33/687,5%), skin (5/106, 5%), genitourinary (16/359, 4%), breast (104/2387, 4%), central nervous system (36/846, 4%), sarcoma (11/277, 4%), pediatric (7/251, 3%), lymphoma (10/423, 2%), gynecological tumors (2/359, 1%), and others (11/351, 3%). CONCLUSION: Multi-disciplinary standardized QA chart rounds provide a comprehensive and an influential method on RT plans and/ or treatment decisions.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».