Development of prostate cancer quality indicators: a modified Delphi approach.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: There is evidence of variation in both the processes and outcomes of prostate cancer care, resulting in possible harm to patients and increased costs to the health system. Care could be improved by first identifying critical, measurable indicators that correlate with quality of care. This work was conducted to develop indicators of prostate cancer care using a modified three-step Delphi approach. METHODS: A 17-member multidisciplinary panel reviewed potential indicators extracted from the medical literature through two consecutive rounds of rating followed by consensus discussion. The panel then prioritized the indicators selected in the previous two rounds. RESULTS: Of 31 possible indicators that emerged from 49 reviewed articles, 11 were prioritized by the panel as benchmarks for assessing the quality of surgical care for prostate cancer. The 11 indicators represent three levels of measurement (regional, hospital, individual provider) across several phases of care (diagnosis, surgery, pathology, and follow-up), as well as broad measures of outcomes. CONCLUSION: A systematic evidence- and consensus-based approach was used to develop quality indicators of prostate cancer care, with a focus on pre-, peri- and post-operative care as well as outcomes. Some of the indicators selected by the panel were also recommended by a similarly structured panel process. These indicators can be used by individual providers and organizations to monitor the quality of their services, and develop interventions to address any variations.
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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 | 0,156 | 0,148 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».