MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3169525295 · doi:10.7759/cureus.15598

Implementation of Single-Fraction Lung Stereotactic Ablative Radiotherapy in a Multicenter Provincial Cancer Program During the COVID-19 Pandemic

2021· article· en· W3169525295 sur OpenAlexaffabout
Benjamin Mou, Derek Hyde, Cynthia Araujo, Leigh Bartha, Alanah Bergman, Mitchell Liu

Notice bibliographique

RevueCureus · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLung Cancer Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensCanadian Association of Nurses in OncologyKelowna General HospitalBC Cancer Agency
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSABR volatility modelMedicineRadiation therapyLung cancerPandemicMedical physicsCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Family medicineInternal medicineDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background During the novel coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic, cancer centers considered shortened courses of radiotherapy to minimize the risk of infectious exposure of patients and staff members. Amidst a pandemic, the process of implementing new treatment approaches can be particularly challenging in larger institutions with multiple treatment centers. We describe the implementation of single-fraction (SF) lung stereotactic ablative radiotherapy (SABR) in a multicenter provincial cancer program. Materials and Methods British Columbia, Canada has a provincial cancer program with six geographically distributed radiotherapy centers serving a population of 5.1 million, over 944,735 square kilometers. In March 2020, provincial mitigation strategies were developed in case of reduced access to radiotherapy due to the COVID-19 pandemic. SF lung SABR was identified by the provincial lung radiation oncology group as a mitigation measure supported by high-quality randomized evidence that could provide comparable outcomes and toxicity to existing fractionated SABR protocols. A working group consisting of radiation oncologists and medical physicists reviewed the medical literature and drafted consensus guidelines that were reviewed by a group of center representatives as a component of provincial lung radiotherapy mitigation strategic planning. Individual centers were encouraged to implement SF lung SABR as their resources and staffing would allow. Centers were then surveyed about barriers to implementation. Results On March 24, 2020, a working group was created and consensus guidelines for SF lung SABR were drafted. The final version was approved and distributed by the working group on March 26, 2020. The provincial lung radiotherapy mitigation strategy group adopted the guidelines for implementation on April 1, 2020. Implementation was completed at the first center on April 27, 2020. Barriers to implementation were identified at five of six centers. Two centers in regions with disproportionately high COVID-19 cases described inadequate staffing as a barrier to implementation. One center encountered delays due to pre-scheduled commissioning of new treatment techniques. Three centers cited competing priorities as reasons for delay. As of May 2021, two centers had active SF lung SABR programs in place, three centers were in the process of implementation, and one center had no immediate plans for implementation due to ongoing resource issues. Conclusion SF lung SABR was adopted by a provincial cancer program within weeks of conception through rapid communication during the development of COVID-19 pandemic mitigation strategies for radiotherapy. Although consensus guidelines were written and approved in an expedited timeframe, the completion of implementation by individual centers was variable due to differences in resource allocation and staffing among the centers. Strong organizational structures and early identification of potential barriers may improve the efficiency of implementing new treatment initiatives in large multicenter radiotherapy programs.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,405
Écart entre enseignants0,366 · 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'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

Citations8
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCureusMême sujetLung Cancer Diagnosis and TreatmentTravaux en français237 207