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Enregistrement W151802167 · doi:10.1177/107327480901600403

Creating a System for Performance Improvement in Cancer Care: Cancer Care Ontario's Clinical Governance Framework

2009· article· en· W151802167 sur OpenAlexaffabout
Katya M. Duvalko, Michael D. Sherar, Carol Sawka

Notice bibliographique

RevueCancer Control · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare Quality and Management
Établissements canadiensCancer Care Ontario
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAccountabilityMedicineIncentiveCorporate governanceQuality managementClinical governanceProcess managementHealth careNursingBusinessManagement systemOperations managementPolitical scienceFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Good governance, clinician engagement, and clear accountabilities for achieving specific outcomes are crucial components for improving the quality of care at both an organizational and health system level. METHODS: This article describes the benefits and results reported by Cancer Care Ontario (CCO) in transforming from a direct provider of cancer services to an organization whose responsibilities include improving the quality of care across the province's cancer system. The significant challenges in establishing accountability in the absence of direct operational authority are discussed. Case examples illustrate how the structures and processes created through CCO's clinical governance framework achieved measurable improvements in cancer care outcomes. RESULTS: Challenges in establishing accountability were addressed through the creation of a clinical governance framework that integrated clinical accountability with administrative accountability in an ongoing performance improvement cycle. The performance improvement cycle includes four key steps: (1) the collection of system-level performance data and the development of quality indicators, (2) the synthesis of data, evidence, and expert opinion into clear clinical and organizational guidance, (3) knowledge transfer through a coordinated program of clinician engagement, and (4) a comprehensive system of performance management through the use of contractual agreements, financial incentives, and public reporting. CONCLUSIONS: CCO has succeeded in developing a clinical governance and performance improvement system that measures and improves access to care in the treatment phase of the care continuum. Future efforts will need to focus on expanding quality improvement initiatives to all phases of cancer care, measuring the appropriateness of care, and improving the measurement and management of the patient cancer care experience.

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)0,076
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,045
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,800
Score d'incertitude au seuil0,952

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0760,045
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,007
Études des sciences et des technologies0,0130,043
Communication savante0,0190,006
Science ouverte0,0040,009
Intégrité de la recherche0,0050,004
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 Opus0,088
Tête enseignante GPT0,490
Écart entre enseignants0,403 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations36
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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