Evaluating Peer Review of Palliative Radiation Plans at a Canadian Tertiary Care Cancer Center
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Peer review (PR) of palliative-intent radiation plans is an important but understudied component of quality assurance. This retrospective review aims to improve our understanding of palliative PR by examining the characteristics of reviewed plans and peer feedback along with the associated time burden of two different types of PR processes. METHODS: This single-institution, quality assurance project assessed palliative PR between 2018 and 2020. Initially, the PR involved a multi-disciplinary team PR. Subsequently, it transitioned to independent PR by a single physician. Characteristics of reviewed plans and feedback on PR were captured and abstracted. Time requirements of PR were based on self-reported estimates and attendance records. RESULTS: A total of 1942 cases were reviewed, representing 85.7% (1942/2266) of all palliative-intent plans between 2018 and 2020. A total of 41.1% (n=799) were simple (2D/3D) radiation plans while 56.0% (n=1087) were complex (volumetric modulated arc therapy (VMAT) or tomotherapy) plans. Approximately one-third (30.4%, n=590) of all plans were stereotactic treatments. The rate of any peer feedback was 2.3% (n=45), while the rate of a specific recommended or implemented change was 1.2% (n=24) and 0.9% (n=18), respectively. PR before the start of treatment was associated with more frequent recommended (p=0.005) and implemented changes (p=0.008). Most other factors, including plan complexity and use of stereotactic radiation, were not predictive in this analysis. Comparing the independent versus team PR approach, there was no significant difference in recommended or implemented changes. The mean±standard deviation (SD) staff time required per plan reviewed was 36±6 and 37±6 minutes, including 21±6 and 10±6 minutes of physician time, for team and independent PR, respectively. CONCLUSION: This work highlights the high frequency of complex and stereotactic radiation in the palliative setting, along with the importance of timely PR and the potential benefit of reviewing even simple, 2D/3D radiation plans. Additionally, from a process perspective, our work showed that independent PR may require less dedicated physician time.
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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 | 0,031 | 0,186 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».