Do Sustainable Palliative Single Fraction Radiotherapy Practices Proliferate or Perish 2 Years after a Knowledge Translation Campaign?
Notice bibliographique
Résumé
In early 2017, the Canadian Partnership Against Cancer and CancerCare Manitoba undertook a comprehensive knowledge translation (KT) campaign to improve the utilization of single fraction radiotherapy (SFRT) over multiple fraction radiotherapy (MFRT) for palliative management of bone metastases. The campaign significantly increased short-term SFRT utilization. We assess the time-dependent effects of KT-derived SFRT utilization 12-24 months removed from the KT campaign in a Provincial Cancer Program. This study identified patients receiving palliative radiotherapy for bone metastases in Manitoba in the 2018 calendar year using the provincial radiotherapy database. The proportion of patients treated with SFRT in 2018 was compared to 2017. Logistic regression analyses identified risk factors associated with MFRT receipt. In 2018, 1008 patients received palliative radiotherapy for bone metastasis, of which 63.3% received SFRT, a small overall increase in SFRT use over 2017 (59.1%). However, 41.1% of ROs demonstrated year-over-year decreases in SFRT utilization, indicative of a time-dependent loss of SFRT prescription habits derived from KT. Although SFRT use increased slightly overall in 2018, evidence of compliance fatigue was observed, suggestive of a time-perishing property of RO prescription behaviours derived from KT methodologies. Verification of the study's findings in larger cohorts would be beneficial. These findings highlight the need for additional longitudinal KT reinforcement practices in the years following KT campaigns.
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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 | 0,006 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».