Technical Note: A standardized automation framework for monitoring institutional radiotherapy protocol compliance
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To establish a framework for the standardization of monitoring radiotherapy protocol compliance. METHODS: An automated protocol compliance tool was developed using best practice in software design and a flexible framework to easily adapt to changing institutional standards. The Eclipse scripting environment was used to develop the application with the scripting application programing interface (API) and direct data extraction from ARIA. For each institutional protocol, external validation was specified in a JavaScript Object Notation (JSON) file that stores protocol specific constraints and evaluates compliance of the data from Eclipse and Aria. This tool was applied prospectively to a cohort of prostate cancer patients undergoing radiotherapy with a prescription regimen of 60 Gy in 20 fractions. RESULTS: The prospective evaluation was performed on 58 prostate cancer patients. For this cohort, the mean (standard deviation) pass rate is 92.3% (6.1%). The overall fail rate is 6.0% (5.8%); the percentage of these failures is in 2.6% in Patient Assessment, 0% in Simulation, and 97.4% in Treatment Planning. CONCLUSIONS: A protocol compliance application is developed and implemented in a standard radiotherapy information system. The application functionality is demonstrated on a cohort of 58 patients undergoing prostate radiotherapy, which highlights the utility of assessing adherence to institutional protocols. A unified method must be available for the community to ensure consistency in compliance reporting.
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 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 | 0,115 | 0,138 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,008 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,004 |
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 ».