Acomprehensive computer database for medical physics on-call program
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose: A comprehensive and robust computer database was built to record and analyse the medical physics on-call data in emergency radiotherapy. The probability distributions of the on-call events varying with day and week were studied. Materials and methods: Variables of medical physics on-call events such as date and time of the event, number of event per day/week/month, treatment site of the event and identity of the on-call physicist were input to a programmed Excel file. The Excel file was linked to the MATLAB platform for data transfer and analysis. The total number of on-call events per day in a week and per month in a year were calculated based on the physics on-call data in 2010–18. In addition, probability distributions of on-call events varying with days in a week (Monday–Sunday) and months (January–December) in a year were determined. Results: For the total number of medical physics on-call events per week in 2010–18, it was found that the number was similar from Sundays to Thursdays but increased significantly on Fridays before the weekend. The total number of events in a year showed that the physics on-call events increased gradually from January up to March, then decreased in April and slowly increased until another peak in September. The number of events decreased in October from September, and increased again to reach another peak in December. It should be noted that March, September and December are months close to Easter, Labour Day and Christmas, when radiation staff usually take long holidays. Conclusions: A database to record and analyse the medical physics on-call data was created. Different variables such as the number of events per week and per year could be plotted. This roster could consider the statistical results to prepare a schedule with better balance of workload compared with scheduling it randomly. Moreover, the emergency radiotherapy team could use the analysed results to enhance their budget/resource allocation and strategic planning.
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 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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».