Comparative Analysis of Radiotherapy Linear Accelerator Downtime and Failure Modes in the UK, Nigeria and Botswana
Notice bibliographique
Résumé
The lack of radiotherapy linear accelerators (linacs) in low- and middle-income countries (LMICs) has been recognised as a major barrier to providing quality cancer care in these regions, together with a shortfall in the number of highly qualified personnel. It is expected that additional challenges will be faced in operating precise, high-technology radiotherapy equipment in these environments, and anecdotal evidence suggests that linacs have greater downtime and higher failure rates of components than their counterparts in high-income countries. To guide future developments, such as the design of a linac tailored for use in LMIC environments, it is important to take a data-driven approach to any re-engineering of the technology. However, no detailed statistical data on linac downtime and failure modes have been previously collected or presented in the literature. This work presents the first known comparative analysis of failure modes and downtime of current generation linacs in radiotherapy centres, with the aim of determining any correlations between linac environment and performance. Logbooks kept by radiotherapy personnel on the operation of their linac were obtained and analysed from centres in Oxford (UK), Abuja, Benin, Enugu, Lagos, Sokoto (Nigeria) and Gaborone (Botswana). By deconstructing the linac into 12 different subsystems, it was found that the vacuum subsystem only failed in the LMIC centres and the failure rate in an LMIC environment was more than twice as large in six of the 12 subsystems compared with the high-income country. Additionally, it was shown that despite accounting for only 3.4% of the total number of faults, linac faults that took more than 1 h to repair accounted for 74.6% of the total downtime. The results of this study inform future attempts to mitigate the problems affecting linacs in LMIC environments.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».