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Enregistrement W4388851049 · doi:10.1088/1361-6560/ad0eb3

IPEM topical report: results of a 2022 UK survey on the use of linac manufacturer integrated quality control (MIQC)

2023· article· en· W4388851049 sur OpenAlexaff
Michael Pearson, Michael P. Barnes, Kirstie F Brown, Karen Hawthorn, Simon W Stevens, Rakesh Kizhakke Veetil, S. Weston, JR Whitbourn

Notice bibliographique

RevuePhysics in Medicine and Biology · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensSt. Thomas Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTomotherapyCyberknifeQuality (philosophy)Medical physicsLinear particle acceleratorQuality assuranceControl (management)MedicineComputer scienceOperations managementRadiosurgeryRadiation therapyEngineeringSurgeryPhysicsArtificial intelligenceBeam (structure)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In recent years Radiotherapy linear accelerator (linac) vendors have developed their own integrated quality control (QC) systems. Such manufacturer-integrated-quality-control (MIQC) has the potential to improve both the quality and efficiency of linac QC but is currently being developed and utilised in the absence of specific best-practice guidance. An Institute of Physics and Engineering in Medicine working party was commissioned with a view to develop guidance for the commissioning and implementation of MIQC. This study is based upon a survey of United Kingdom (UK) radiotherapy departments performed by the working party. The survey was distributed to all heads of radiotherapy physics in the UK and investigated availability and uptake, community beliefs and opinions, utilisation, user experience and associated procedures. The survey achieved a 95% response rate and demonstrated strong support (>95%) for its use and further development. MIQC systems are available in 79% of respondents' centres, and are in clinical use in 66%. The most common MIQC system was Varian MPC, in clinical use in 58% of responding centres, with CyberKnife AQA\E2E in 11%, TomoTherapy TQA in 8% and no users of Elekta Machine QA. A majority of users found their MIQC to be easy to use, reliable, and had five or more years of experience. Most users reported occasions of discrepancy in results between MIQC and conventional testing, but the majority considered this acceptable, indicating a false reporting frequency of quarterly or less. MIQC has shown value in preventative maintenance and early detection of machine deviations. There were inconsistent approaches in the utilisation and commissioning tests performed. Fewer than half of users perform QC of MIQC. 45% of responders have modified their QC processes with the introduction of MIQC, via replacement of conventional tests or reduction in their frequency. Future guidance is recommended to assist in the implementation of MIQC.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,074

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0220,006

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 Opus0,271
Tête enseignante GPT0,437
Écart entre enseignants0,166 · 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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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