High-Priority Topics for Cancer Quality Measure Development: Results of the 2012 American Society of Clinical Oncology Collaborative Cancer Measure Summit
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Most cancer quality measures focus on individual cancers, assess specific providers, and evaluate processes of care. Although important, these efforts are not sufficient. A more comprehensive measure set is needed to address gaps in care, focus on patients rather than providers, and assess the cross-cutting aspects of care that are relevant to all patients with cancer throughout the trajectory of their illness. METHODS: With the long-term goal of developing a more comprehensive oncology measure set, the American Society of Clinical Oncology (ASCO) organized a collaborative measure summit that used an iterative consensus approach to identify priorities for the development of new cancer quality measures. The summit, which included professional societies and patient/consumer advocacy organizations, was held during the ASCO Quality Care Symposium in December 2012. RESULTS: This effort, which brought together 12 diverse stakeholders, identified 10 high-priority topics for cancer quality measure development that cross-cut cancer diagnoses and care settings and addressed patient-centered concerns. Topics of particular interest included planning and counseling before therapy, interdisciplinary and multidisciplinary coordinated care, comprehensive symptom assessment, patient experience of care, and use of palliative care and hospice services. CONCLUSION: This is an important first step in the development of patient-centered, cross-cutting cancer quality measures. Addressing the high-priority topics identified by this effort will help fill the gaps left by existing cancer quality measures, including care coordination and transitions, quality of life, safety, experience of care, and outcomes. More work will be needed to specify, implement, and validate measures based on these topics.
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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 | 0,243 | 0,198 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».