Radiation Oncology Incident Learning System (RO-ILS): Increasing stakeholder participation for safety and quality improvement.
Notice bibliographique
Résumé
232 Background: RO-ILS was launched in 2014 and is free, web-based and in more than 500 U.S. radiation facilities. After RO-ILS was implemented at University of Vermont Medical Center (UVMMC), reporting of radiation incidents decreased and participation by radiation staff was limited. To improve incident reporting and participation, RO-ILS was relaunched for all radiation staff members at UVMMC with emphasis on improved system access and education on RO-ILS programmatic goals. Methods: Prior to RO-ILS, safety/quality incidents at UVMMC were submitted by radiation therapists, dosimetrists and physics staff on paper forms and reviewed monthly by the Radiation Quality Committee. After implementation of RO-ILS in 2016, RO-ILS incidents were reviewed by the UVMMC RO-ILS administrators with no formalized staff feedback. Due to decreasing staff submissions, RO-ILS relaunched September 2018 with increased training, scheduled submission review to radiation staff and identification of department champions. Results: Between April 2014 and May 2019, 270 radiation incidents were reported. Prior to RO-ILS, a median 8 incidents were reported per quarter but decreased to 6 per quarter after RO-ILS. After RO-ILS relaunch, median reported incidents increased to 42 per quarter. Radiation “Near Miss” events pre RO-ILS, post RO-ILS and with RO-ILS relaunch were reduced from 78% to 34% to 9%, while “Operational/Process Improvement” submissions increased from 17% pre RO-ILS to 49% post RO-ILS to 81% after relaunch. After RO-ILS relaunch, staff participation expanded to physicians, nursing and administrative staff for the first time, and physician participation increased from 0 to 50%. Conclusions: Following implementation of RO-ILS at UVMMC, radiation incident reporting initially decreased and the proportion of “Near Miss” reports decreased. After relaunch of RO-ILS, there was substantial increase in incident reporting involving all staff. As RO-ILS evolves at UVMMC, there is continued decrease in near misses and greater emphasis on “Process Improvement”. Continued education, reporting and feedback from RO-ILS submissions is recommended to maintain this high staff participation level.
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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 | 0,052 | 0,068 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,023 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,024 | 0,007 |
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 ».