A CONTOUR BY ANY OTHER NAME: PROVINCIAL LOGISTICS OF IMPLEMENTING THE PAN-CANADIAN DATA STRATEGY
Notice bibliographique
Résumé
Standardizing oncology data is essential for improving patient care, optimizing treatment pathways, and advancing research. Since 2018, the American Association of Physicists in Medicine (AAPM) has led efforts to develop TG-263 (radiotherapy nomenclature) and the Operational Ontology for Oncology (O3). However, aligning these standards with clinical practice remains a challenge. The Pan-Canadian Cancer Data Strategy, launched by the Canadian Partnership Against Cancer (CPAC) and the Canadian Cancer Society (CCS), has identified radiotherapy (RT) as a key focus for structured oncology data implementation. Spearheaded by the provinces of Ontario (ON) and Nova Scotia (NS), this initiative seeks to standardize and integrate oncology data, ultimately improving patient outcomes and supporting evidence-based decision-making. An early-adopter initiative was launched in ON and NS, engaging 15 RT programs in ON and 2 RT sites in NS to evaluate the feasibility of TG-263 and O3 adoption. Key focus areas included: • Standardizing nomenclature for structured RT data capture • Exploring tools for standard nomenclature and contour naming • Evaluation of tools for compliance auditing, structure naming corrections, and enhancing automated data validation and processing • Assessing the feasibility of O3 implementation across centres with diverse infrastructure and workflows A current state evaluation examined data standardization practices, infrastructure and feasibility across participating centres. Challenges and opportunities in establishing a pan-Canadian RT data standard include: • Challenges: • mobilizing resources, whether human or financial, to promote adoption • partner buy-in is crucial, within radiation treatment programs and among clinicians, recognizing the importance of standard nomenclature • evaluating the pros and cons of the numerous vendor and open-source compliance auditing tools available and sustainability considerations. • interoperability of tools with various radiation therapy software systems particular within a mixed vendor environment • Opportunities: • Evaluate the feasibility and scalability of the initiatives, including TG-263 and O3 adoption • share lessons learned to provide support and further collaboration between the two provinces and at a pan-Canadian level as other programs pursue this initiative Findings from the early-adopter programs will provide blueprint for a broader pan-Canadian rollout, including the validation of tools for nomenclature and auditing to guide data linkage improvements. These lessons learned will serve as a foundation for standardizing and integrating oncology data, ultimately enhancing patient outcomes and supporting evidence-based decision-making.
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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 | 0,054 | 0,095 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,019 | 0,005 |
| Communication savante | 0,016 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,027 | 0,006 |
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 ».