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Enregistrement W3109909353 · doi:10.1016/j.adro.2020.100634

The Operation of Canada’s Only Virtually Operated Radiation Oncology Service During the COVID-19 Pandemic

2020· article· en· W3109909353 sur OpenAlexaffabout
Claire Romani, Michael Conlon, Mike Oliver, Konrad Leszczyński, Michele Hunter, Kevin Lam, Silvana Spadafora, Andrew Péarce

Notice bibliographique

RevueAdvances in Radiation Oncology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 and healthcare impacts
Établissements canadiensNOSM UniversityHealth Sciences NorthSault Area HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesSanofi
Mots-clésMedicineRadiation oncologyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)PandemicReferralPatient satisfactionFamily medicineMedical emergencyEmergency medicineRadiation therapyDiseaseInternal medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Our institution operates a remote radiation oncology service in Northern Ontario, Canada. Since the start of the coronavirus disease 2019 pandemic, this center has operated without radiation oncologists on site owing to safety precautions, and this study seeks to understand the effect of this shift. METHODS AND MATERIALS: Departmental level data reports were used to investigate differences in metrics between April to May of 2019 and April to May 2020. These metrics include the total number of referrals received, average wait time from referral to consult, the number of cases that underwent peer review before beginning treatment, the total number of fractions given over each period, patient-reported outcomes, and patient satisfaction. We also examined the importance of physical examinations and the use of SABR treatment. RESULTS: There was an observed decrease in the number of referrals received, total number of fractions administered, and number of patients providing patient-reported outcomes. We observed no change in patient wait times, cases undergoing peer review before commencing treatment, or overall patient satisfaction. Challenges were identified in the collection of patient- reported outcomes and the conduction of physical examinations. CONCLUSIONS: This paper provides proof of concept that a radiation clinic can function entirely virtually in the short term without sacrificing patient satisfaction, efficiency, or safety.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,850
Score d'incertitude au seuil0,983

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,047
Tête enseignante GPT0,415
Écart entre enseignants0,368 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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