MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3138420864 · doi:10.1016/j.tipsro.2021.01.003

A Canadian experience of palliative advanced practice radiation therapy TIPS: Training, implementation, practice and sustainability

2021· article· en· W3138420864 sur OpenAlexafffundabout
Natalie Rozanec, Carrie Lavergne, Nicole Harnett

Notice bibliographique

RevueTechnical Innovations & Patient Support in Radiation Oncology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueManagement of metastatic bone disease
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreLakeridge HealthRegional Municipality of DurhamUniversity of TorontoSouthlake Regional Health Center
Organismes subventionnairesAssociation Canadienne des Technologues en Radiation MédicaleCancer Care Ontario
Mots-clésSustainabilityTraining (meteorology)MedicineRadiation oncologyRadiation therapyClinical PracticePalliative careMedical educationMedical physicsSurgeryNursingGeographyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The concept of the Advanced Practice Radiation Therapist (APRT) was created in 2004, in response to pressures on the radiation treatment sector in Ontario. This led to development, piloting and integration of the Clinical Specialist Radiation Therapist (CSRT) into Ontario's cancer care framework. A national certification process, competency profile and protected title of APRT(T) were established in 2017, under the Canadian Association of Medical Radiation Technologists (CAMRT), in collaboration with Cancer Care Ontario/Ontario Health. This report describes the approach to development, validation and measuring impact of the CSRT role in Ontario, specifically in palliative care (pCSRT). It also presents information to assist jurisdictions interested in developing a pCSRT position, describing competency development, assessment, and assumption of practice, and providing some keys to success. This is foundational for consistent expansion of the pCSRT role to other regions to continue to increase system capacity while improving the quality of cancer care.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,913
Score d'incertitude au seuil0,629

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0150,005
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,430
Écart entre enseignants0,393 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations23
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueTechnical Innovations & Patient Support in Radiation OncologyMême sujetManagement of metastatic bone diseaseTravaux en français237 207