AAPM WGVRTO report 390: A survey of veterinary radiation oncology equipment and infrastructure in 2022
Notice bibliographique
Résumé
Since 2010, there has been little published data on the state of equipment and infrastructure in veterinary radiation oncology clinical practice. These data are important not only to identify the status and use of technology within the veterinary radiation oncology community but also to help identify the extent of medical physics support. The purpose of our study is to report findings from a survey of veterinary radiation oncologists in the USA, Canada, and select centers outside of North America in 2022. A 40-question survey covering topics such as type of radiotherapy equipment, techniques offered, treatment planning systems and dose calculation algorithms, special techniques, board-certified radiation oncologists and residents, and extent of medical physics support was distributed through an online survey tool. Results from 40 veterinary radiation oncology institutions, with equipment explicitly used for veterinary care, suggest that the current state of practice is not dissimilar to what currently exists in human radiation oncology facilities; techniques and technologies commonly employed include flattening filter-free mode megavoltage beams, volumetric arc therapy, daily cone-beam computed tomography, image-guided radiation therapy, and sophisticated dose calculation algorithms. These findings suggest the need for modern radiation oncology acceptance testing, commissioning, and quality assurance programs within the veterinary community. The increase in veterinary radiation oncology residency positions and increasing sophistication of equipment suggests that increased levels of standardized medical physics support would benefit the veterinary radiation oncology community.
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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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».