MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4413996556 · doi:10.1016/j.tipsro.2025.100343

Beyond the first course: Re-irradiation practices in Ontario — Insights from a provincial survey

2025· article· en· W4413996556 sur OpenAlexaffabout
Brian Liszewski, Timothy P. Hanna, Nareesa Ishmail, Kyle Malkoske, Laura D’Alimonte, Jason Pantarotto, Eric Gutierrez, Julie Kraus, Angelica Ramprashad, Kristin H. Berry

Notice bibliographique

RevueTechnical Innovations & Patient Support in Radiation Oncology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRadiation Dose and Imaging
Établissements canadiensOttawa HospitalRoyal Victoria HospitalCancer Care Ontario
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCourse (navigation)Medical educationMedicineEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Re-irradiation is an increasingly important aspect of cancer care, as more patients undergo more complex, multi-course radiation therapy, often across multiple cancer centres. To better understand how re-irradiation is planned and delivered, Ontario Health (Cancer Care Ontario)'s Radiation Treatment Program conducted a provincial review using administrative data and a structured survey of all 15 Regional Cancer Centres (RCC) that provide all radiation therapy to Ontario's 16 million people. The findings offered insight into current practices, including institutional policies, clinical workflows, technical planning methods, and interprofessional collaboration. As the complexity of care continues to grow, there is a clear need to harmonize these elements across institutions to support the safe, effective, and consistent delivery of re-irradiation. These findings are helping inform system-wide efforts to strengthen coordination and improve quality across the RCCs within Ontario.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,583
Score d'incertitude au seuil0,953

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,323 · 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'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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueTechnical Innovations & Patient Support in Radiation OncologyMême sujetRadiation Dose and ImagingTravaux en français237 207