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Enregistrement W4390938831 · doi:10.1016/j.tipsro.2024.100238

Framework Development: Standardizing Definition of Advanced Practice Radiation Therapy Activities for Clinical Workload Quantification

2024· article· en· W4390938831 sur OpenAlexaffabout
Kitty Chan, Biu Chan, Kelly Linden, D. Erler, Laura D’Alimonte, Julie Kraus, Nicole Harnett

Notice bibliographique

RevueTechnical Innovations & Patient Support in Radiation Oncology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvances in Oncology and Radiotherapy
Établissements canadiensPublic Health OntarioWindsor Regional HospitalOttawa HospitalHealth CanadaPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWorkloadLikert scaleClinical PracticeMedicinePsychologyMedical educationMedical physicsComputer scienceFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: Advanced practice (AP) in radiation therapy (RT) is being implemented around the globe. In an effort to advance the understanding of the similarities and differences in APRT roles in Ontario, Canada, a community of practice (CoP) sought ways to provide quantitative data on the nature of APRT clinical activities and the frequency with which these activities were being executed. Methods: In 2017, a consensus building project involving 20 APRTs and 14 radiation therapy (RT) department managers in Ontario was completed to establish a mechanism to quantify APRTs' clinical impact. In Round 1 & 2, expert feedback was gathered to generate an Advanced Practice (AP) Activity List. In Round 3: 20 APRTs completed an online survey to assess the importance and applicability of each AP Activity to their role using Likert scale (0-5). A final AP Activity List & Definitions was generated. Results & discussion: Round 1: Forty-seven AP activities were identified. Round 2: 3/14 RT managers provided 145 feedback statements on Round 1 AP Activity List. The working group used RT managers' feedback to clarify AP activities and definitions, specifically merging 33 unique AP activities to create 11 inclusive AP activities and eliminating 8 activities identified from Round 1. The most inclusive AP activity created was #1 New Patient Consultation, this AP Activity is merged from 7 unique AP activities. Incorporating RT managers' feedback with the internal AP clinical workload lists from 2 Ontario cancer centres resulted in a revised AP Activity List with 20 AP inclusive activities. Round 3: 14/20 APRTs provided Likert scores on this revised list. The most applicable AP activities (mean score) were #16 Technical Consultation (4.0), #15 Contouring Target Volume (3.8) and #2 Planning Consultation (3.8); the least applicable was #18 MR Applicator Assessment (0.9). Conclusions: This is the first systematic attempt to build consensus on AP clinical activities. Non-clinical APRT activities related to research, education, innovation, and program development were not in the scope of this project. The Final AP Activity List & Definitions serves as a framework that allows standardized and continuous monitoring of AP clinical activities and impact.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,945
Score d'incertitude au seuil0,798

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,094
Tête enseignante GPT0,495
Écart entre enseignants0,400 · 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'étudeSans objet
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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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