Measuring Integration of Cancer Services to Support Performance Improvement: The CSI Survey
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To develop a measure of cancer services integration (CsI) that can inform clinical and administrative decision-makers in their efforts to monitor and improve cancer system performance.Methods: We employed a systematic approach to measurement development, including review of existing cancer/health services integration measures, key-informant interviews and focus groups with cancer system leaders.The research team constructed a Web-based survey that was field-and pilot-tested, refined and then formally HEALTHCARE POLICY Vol.5 No.1, 2009 [37] Measuring Integration of Cancer Services to Support Performance Improvement: The CSI Survey conducted on a sample of cancer care providers and administrators in Ontario, Canada.We then conducted exploratory factor analysis to identify key dimensions of CsI.Results: A total of 1,769 physicians, other clinicians and administrators participated in the survey, responding to a 67-item questionnaire.The exploratory factor analysis identified 12 factors that were linked to three broader dimensions: clinical, functional and vertical system integration.Conclusions: The CsI survey provides important insights on a range of typically unmeasured aspects of the coordination and integration of cancer services, representing a new tool to inform performance improvement efforts. RésuméObjectif : Mettre au point une mesure de l'intégration des services de cancérologie qui permette de renseigner les décideurs cliniques et administratifs dans le suivi et l' amélioration du rendement du réseau de cancérologie.Méthode : Nous avons employé une approche systématique pour la mise au point de mesures, notamment par la revue des mesures actuelles de l'intégration des services de cancérologie et de santé, par des entrevues auprès d'informateurs clés et par des groupes de discussion auprès des dirigeants du réseau de cancérologie.L' équipe de recherche a élaboré un sondage en ligne qui a été testé, précisé puis mené auprès d'un échantillon d' administrateurs et de prestataires de soins de cancérologie en Ontario, au Canada.Nous avons ensuite effectué une analyse factorielle exploratoire afin de déterminer les aspects essentiels de l'intégration des services de cancérologie.Résultats : Au total, 1769 médecins, cliniciens et administrateurs ont répondu au sondage de 67 questions.L' analyse factorielle exploratoire a permis de dégager 12 facteurs qui sont liés à trois aspects généraux : les aspects cliniques, les aspects fonctionnels et les aspects liés à l'intégration systémique verticale.Conclusions : Le sondage sur l'intégration des services de cancérologie donne d'importantes pistes concernant une variété d' aspects habituellement non mesurés en matière de coordination et d'intégration des services de cancérologie, ce qui représente un nouvel outil pour renseigner les initiatives d' amélioration du rendement.T f or more than a decade, health services researchers have focused on the integration of health services as a means to improve performance.measures have been developed that assess both provider-and patient-derived aspects of the coordination and continuity of health services within and across sectors (Gillies et al.
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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 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».