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Enregistrement W4415435477 · doi:10.7759/cureus.95165

Effect of Same-Day Volumetric Modulated Arc Therapy on Resource Utilization in Rapid Access Palliative Radiotherapy Clinics Using a Radiation Oncologist-Initiated Automated Planning Script

2025· article· en· W4415435477 sur OpenAlexaff
Maryam Golshan, Nick Chng, Leigh Bartha, L. Drummond, David Hoegler, Nathan Becker, Benjamin Mou

Notice bibliographique

RevueCureus · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueManagement of metastatic bone disease
Établissements canadiensPositive Living NorthKelowna General HospitalCanadian Association of Nurses in OncologyBC Cancer Agency
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRadiation therapyPalliative careResource useRadiation oncologyRadiation dose

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Rapid access palliative (RAP) radiotherapy (RT) clinics enable patients to access urgent same-day consultation, simulation, and treatment. This study aimed to examine the effect of same-day volumetric modulated arc therapy (VMAT) implementation using the Northern Plan Automation Service Treatment Planning Automation Service (NoPAUSE-TPAS) on patient throughput in RAP-RT clinics at a regional cancer center. Methods:This retrospective study included all patients seen in RAP-RT clinics between February and August 2024 following the introduction of NoPAUSE-TPAS, compared to a data set from January to July 2019, prior to the introduction of NoPAUSE-TPAS. Baseline characteristics were analyzed using descriptive statistics. Measures of resource utilization and quality pertaining to consultations, computed tomography simulation slots, and treatment delivery were assessed. RESULTS: RAP-RT clinics saw 202 patients in 2024 and 213 in 2019. In 2019, 195 (91.5%) patients received RT to 249 sites, compared to 189 (93.6%) patients who received RT to 246 sites in 2024. Most patients (n=148 (69.5%) in 2019; n=143 (70.8%) in 2024) received RT to one site. Bone was the most common site treated (n=176 (70.7%) in 2019; n=177 (71.9%) in 2024). The most common fractionation was 8 Gy/1 (n=128 (51.5%) in 2019; n=156 (63.4%) in 2024). Of the bone metastases, 117 (66.5%) were treated with a single fraction in 2019, compared to 144 (81.4%) in 2024. Most patients (n=185 (94.9%) in 2019; n=171 (90.5%) in 2024) started RT the same date as consultation. Within the 2024 cohort, 133 (54.1%) sites were treated with an unplanned technique and 113 (45.9%) with VMAT. Of the sites treated, 192 (78%) were eligible for NoPAUSE-TPAS. Of the eligible sites, 113 (58.9%) received treatment with VMAT, with 96 (84.9%) of these delivered on the same date as consultation. The median time for NoPAUSE-TPAS optimization was 12 minutes. Conclusions:Same-day VMAT using NoPAUSE-TPAS was implemented in RAP-RT clinics with no scheduling changes impacting patient throughput and similar resource utilization compared to historical data. Utilizing automation technology to improve efficiency can enable same-day VMAT for palliative RT.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,129
Tête enseignante GPT0,452
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
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