Dictation Precision: Evaluating Paediatric Oncology Operative Reports as an Impetus for Synoptic Reports
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The purpose of this study was to audit paediatric surgical oncology dictations to evaluate completeness and ease of data collection and provide a baseline measurement for the implementation of synoptic operative reports (SORs) in a tertiary care setting. METHODS: An audit tool based on Children's Oncology Group (COG) protocols was created to assess the completeness of surgical and tumour-specific data within operative reports. Audited cases included four paediatric tumours of interest (Germ Cell, Wilms, Neuroblastoma, and Hepatoblastoma) between 2010 and 2023. RESULTS: Overall, 71 audits were performed, the majority being Wilms Tumour cases (45.1 %), followed by Neuroblastoma (29.6 %), Germ Cell (18.3 %), and Hepatoblastoma (7.0 %). The average percentage of complete data for operative reports was low; the mean completeness of general oncological information for all tumour types was 66.0 %, and tumour-specific details were 42.0 %. Ovarian Germ Cell Tumour had the highest average percentage of complete data (65.9 %), followed by Wilms Tumour (58.7 %), Testicular Germ Cell Tumour (43.0 %), Neuroblastoma (15.0 %), and Hepatoblastoma (9.5 %). The median data collection time was 6.0 min per audit. The median time from the operation to the transcription of the report was 1.0 days (interquartile range (IQR): 1.0-7.0). CONCLUSION: Narrative operative reports have inadequate completeness, especially concerning tumour-specific factors, which are often essential in accurate diagnosis, and in guiding treatment for children with cancer. SORs could be a solution and aid in the completeness and accessibility of data use. TYPE OF STUDY: Retrospective review. LEVEL OF EVIDENCE (I-V): IV.
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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 | 0,042 | 0,372 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,003 |
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 ».