Peer review quality assurance in stereotactic body radiotherapy planning: the impact of case volume
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose: Peer review is an essential quality assurance component of radiation therapy planning. A growing body of literature has demonstrated substantial rates of suggested plan changes resulting from peer review. There remains a paucity of data on the impact of peer review rounds for stereotactic body radiation therapy (SBRT). We therefore aim to evaluate the outcomes of peer review in this specific patient cohort. Methods and materials: We conducted a retrospective review of all SBRT cases that underwent peer review from July 2015 to June 2018 at a single institution. Weekly peer review rounds are grouped according to cancer subsite and attended by radiation oncologists, medical physicists and medical radiation technologists. We prospectively compiled ‘learning moments’, defined as cases with suggested changes or where an educational discussion occurred beyond routine management, and critical errors, defined as errors which could alter clinical outcomes, recorded prospectively during peer review. Plan changes implemented after peer review were documented. Results: Nine hundred thirty-four SBRT cases were included. The most common treatment sites were lung (518, 55%), liver (196, 21%) and spine (119, 13%). Learning moments were identified in 161 cases (17%) and translated into plan changes in 28 cases (3%). Two critical errors (0.2%) were identified: an inadequate planning target volume margin and an incorrect image set used for contouring. There was a statistically significantly higher rate of learning moments for lower-volume SBRT sites (defined as ≤30 cases/year) versus higher-volume SBRT sites (29% vs 16%, respectively; p = 0.001). Conclusions: Peer review for SBRT cases revealed a low rate of critical errors, but did result in implemented plan changes in 3% of cases, and either educational discussion or suggestions of plan changes in 17% of cases. All SBRT sites appear to benefit from peer review, though lower-volume sites may require particular attention.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».