The impact of audit and feedback on nodal harvest in colorectal cancer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Adequate nodal harvest (≥ 12 lymph nodes) in colorectal cancer has been shown to optimize staging and proposed as a quality indicator of colorectal cancer care. An audit within a single health district in Nova Scotia, Canada presented and published in 2002, revealed that adequate nodal harvest occurred in only 22% of patients. The goal of this current study was to identify factors associated with adequate nodal harvest, and specifically to examine the impact of the audit and feedback strategy on nodal harvest. METHODS: This population-based study included all patients undergoing resection for primary colorectal cancer in Nova Scotia, Canada, from 01 January 2001 to 31 December 2005. Linkage of the provincial cancer registry with other databases (hospital discharge, physician claims data, and national census data) provided clinicodemographic, diagnostic, and treatment-event data. Factors associated with adequate nodal harvest were examined using multivariate logistic regression. The specific interaction between year and health district was examined to identify any potential effect of dissemination of the previously-performed audit. RESULTS: Among the 2,322 patients, the median nodal harvest was 8; overall, 719 (31%) had an adequate nodal harvest. On multivariate analysis, audited health district (p < 0.0001), year (p < 0.0001), younger age (p < 0.0001), non-emergent surgery (p < 0.0001), more advanced stage (p = 0.008), and previous cancer history (p = 0.03) were associated with an increased likelihood of an adequate nodal harvest. Interaction between year and audited health district was identified (p = 0.006) such that the increase in adequate nodal harvest over time was significantly greater in the audited health district. CONCLUSIONS: Improvements in colorectal cancer nodal harvest did occur over time. A published audit demonstrating suboptimal nodal harvest appeared to be an effective knowledge translation tool, though more so for the audited health district, suggesting a potentially beneficial effect of audit and feedback strategies.
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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 | 0,010 | 0,084 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».