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Enregistrement W2022176280 · doi:10.1186/1756-0500-6-355

Timely access and quality of care in colorectal cancer: a population-based cohort study using administrative data

2013· article· en· W2022176280 sur OpenAlexafffundabout
Geoffrey A. Porter, Robin Urquhart, Cynthia Kendell, Jingyu Bu, Yarrow J. McConnell, Eva Grunfeld

Notice bibliographique

RevueBMC Research Notes · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Cancer Incidence and Screening
Établissements canadiensUniversity of CalgaryGovernment of New BrunswickOntario Institute for Cancer ResearchUniversity of TorontoCancer Care Nova Scotia
Organismes subventionnairesDepartment of Health, Western Cape GovernmentCanadian Institutes of Health ResearchDalhousie UniversityDalhousie Medical Research Foundation
Mots-clésMedicineColorectal cancerCancer registryCohortPopulationQuality managementRetrospective cohort studyLogistic regressionHealth careColonoscopyFamily medicineCancerEmergency medicineMedical emergencySurgeryEnvironmental healthInternal medicineOperations management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: While efforts to improve cancer outcomes have typically focused on improving quality of care, recently, a growing emphasis has been placed on timely access to quality cancer care. This retrospective cohort study examines, at a population level, the relationship between quality and timeliness of colorectal cancer (CRC) care in a single Canadian province (Nova Scotia). Through the provincial cancer registry, we identified all residents diagnosed with invasive CRC between 2001 and 2005 that underwent a non-emergent resection. Using anonymized administrative databases that are individually linked at the patient level, we obtained clinicodemographic, diagnostic, and treatment event data. Selected charts were reviewed to ensure completeness of chemotherapy data. Performance on six quality indicators and the percentage of patients achieving wait-time benchmarks for diagnosis, surgery, and adjuvant therapy were calculated. The relationship between quality indicators and wait-time benchmarks was examined using logistic regression. RESULTS: Where an association was identified, patients who received 'higher quality care' had longer wait times. Individuals who received a complete preoperative colonoscopy were less likely to meet benchmarks for time from presentation to diagnosis and from diagnosis to surgery. Those who received an appropriate radiation oncology consultation were less likely to meet benchmarks for time from diagnosis to surgery and from surgery to adjuvant therapy. CONCLUSIONS: As governments and other organizations move forward with strategies to reduce wait times, they must also focus on how to define and monitor quality care, and consider the relationship between these two dimensions of health care. Similarly, when developing quality improvement initiatives, the impact on resource utilization and potential to create longer waits for care must be considered.

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 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)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,170
Score d'incertitude au seuil0,928

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
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 Opus0,695
Tête enseignante GPT0,612
Écart entre enseignants0,082 · 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 tête enseignante, 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

Citations11
Publié2013
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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