Quality of Care for Breast Cancer for Uninsured Women in California Under the Breast and Cervical Cancer Prevention Treatment Act
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The objective of this study was to evaluate the quality of care provided to uninsured women with breast cancer who received treatment through the Breast and Cervical Cancer Prevention Treatment Program (BCCTP). METHODS: Participants included women with stage I to III breast cancer (n = 658) from a consecutive sample of women 18 years or older who received coverage through the California BCCTP between February 2003 and September 2005 who consented to a survey and medical record review (61% response rate). Quality of breast cancer care was evaluated using 29 evidence-based quality measures developed for the National Initiative for Cancer Care Quality (NICCQ). NICCQ, a largely insured cohort of women diagnosed with stage I to III breast cancer in 1998, was used to benchmark the results. RESULTS: Twenty-three percent of women presented with stage III disease compared with fewer than 10% nationally. Patients received 93% of recommended care (95% CI, 92% to 93%). Adherence to recommended care within domains ranged from 87% for post-treatment surveillance (95% CI, 84% to 90%) to 97% for diagnostic evaluation (95% CI, 96% to 97%). Compared to the NICCQ cohort, adherence to quality measures was as good or better for the BCCPT cohort in all domains except post-treatment surveillance. CONCLUSION: The BCCTP has made important inroads in providing poor, uninsured women with access to high quality care when faced with the diagnosis of breast cancer; however, many present at an advanced stage, which is associated with worse outcomes.
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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 | 0,002 | 0,010 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».