Quality Initiative in Rectal Cancer Strategy: A Qualitative Study of Participating Surgeons
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Quality Initiative in Rectal Cancer (QIRC) Strategy randomized 16 hospitals across Ontario to the QIRC strategy versus minimal intervention. The strategy included a workshop, recruitment of a local opinion leader (OL), operative demonstrations, postoperative checklists, audit, and feedback. Surgeons at each intervention hospital used a standardized approach to select a local OL from their ranks. We assessed the experiences of OL and non-OL surgeons in the QIRC strategy. STUDY DESIGN: Semi-structured qualitative telephone interviews were completed with 8 OLs and 8 non-OL surgeons. Interviews were guided by Grounded Theory. Initial interviews were assessed to ensure that domains of interest were fully explored. Two investigators (FW, MF) independently reviewed all final transcripts and identified themes. Consensus among all investigators was achieved for final themes. RESULTS: All approached surgeons participated in interviews. Seven themes were identified: surgical OLs with subspecialist expertise were supported; surgical OL requires technical expertise; limited role for local OL on changing physician practice in rectal cancer operations; limited effect of identifying local OL on local interactions; operative demonstrations supported; characteristics of operative demonstrator were important; and perceived positive effect of the QIRC strategy on practice. CONCLUSIONS: The experience of local OLs in this trial appears to be mixed. Although some of the themes support the concept of a local OL, other themes suggest the local OL had a limited role and effect. The overall QIRC strategy, and in particular the operative demonstration, was viewed positively and was perceived to have a positive longterm effect on participants' practice.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».