Notice bibliographique
Résumé
Abstract End-to-End (E2E) testing is a method originating from computer science that is designed to determine whether an application communicates as required with hardware, networks, databases, and other applications. This paper is to advocate that the quality management (QM) of modern radiation therapy (RT) would benefit from more regular use of E2E based quality assurance (QA) in the local clinic. The argument is that modern RT delivery is performed through some process linked by a chain of interdependent stages and actions mediated by complex interchanges during the patient’s treatment. These actions along the chain are often modified due to decisions by clinical staff who are interpreting information acquired along the process. While physics QA can validate that each of these steps are technically achievable (e.g., through machine QA) such conventional QA does not guarantee that the overall process is being carried out as planned even when it has been described by a well-defined protocol and delivered by well-trained staff. The paper briefly reviews the changes in programmatic design as RT has become more complex, the associated changes in RT QM, and some past examples of E2E testing in RT clinics, usually performed during the implementation of some new RT technique or during external audits of the clinic’s practice. The paper then makes the case for increased E2E QA based on the lessons learned from this experience and ends with some suggestions for implementing effective and sustainable E2E testing in a clinic’s QM program.
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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 | 0,038 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,009 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».