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Enregistrement W1913960352 · doi:10.1111/j.1945-1474.2011.00174.x

An Integrated Methodology for Process Improvement and Delivery System Visualization at a Multidisciplinary Cancer Center

2011· article· en· W1913960352 sur OpenAlex
Rachanee Singprasong, Tillal Eldabi

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal for Healthcare Quality · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBiomedical Text Mining and Ontologies
Établissements canadiensCARE Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMultidisciplinary approachWorkflowComputer scienceProcess (computing)Data collectionProcess managementVisualizationKnowledge managementSystems engineeringEngineeringData miningDatabase

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Multidisciplinary cancer centers require an integrated, collaborative, and stream-lined workflow in order to provide high quality of patient care. Due to the complex nature of cancer care and continuing changes to treatment techniques and technologies, it is a constant struggle for centers to obtain a systemic and holistic view of treatment workflow for improving the delivery systems. Project management techniques, Responsibility matrix and a swim-lane activity diagram representing sequence of activities can be combined for data collection, presentation, and evaluation of the patient care. This paper presents this integrated methodology using multidisciplinary meetings and walking the route approach for data collection, integrated responsibility matrix and swim-lane activity diagram with activity time for data representation and 5-why and gap analysis approach for data analysis. This enables collection of right detail of information in a shorter time frame by identifying process flaws and deficiencies while being independent of the nature of the patient's disease or treatment techniques. A case study of a multidisciplinary regional cancer centre is used to illustrate effectiveness of the proposed methodology and demonstrates that the methodology is simple to understand, allowing for minimal training of staff and rapid implementation.

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.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,659
Score d'incertitude au seuil0,403

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,219
Tête enseignante GPT0,489
Écart entre enseignants0,271 · 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