Development of a set of strategy-based system-level cancer care performance indicators in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To develop a set of scientifically sound and managerially useful system-level cancer care performance indicators for public reporting in Ontario, Canada. IMPLEMENTATION: Using a modified Delphi panel method, comprising a systematic literature review and multiple rounds of structured feedback from 34 experts, the Cancer Quality Council of Ontario developed a set of quality indicators spanning cancer prevention through to end-of-life care. To be useful to decision-makers and providers, indicator selection criteria included a clear focus on the cancer system, relevance to a diversity of cancer providers, a strong link to the mission and strategic objectives of the cancer system, clear directionality of indicator results, presence of targets and/or benchmarks, feasibility of populating the indicator, and credibility of the measure as an indicator of quality. To ensure that the selected indicators would measure progress over time against specific and widely accepted goals, we created a strategy map based on the five strategic objectives of the Ontario cancer system: (i) to improve the measurement and reporting of cancer quality, (ii) to increase the use of evidence and innovation in decision-making, (iii) to improve access to cancer services and reduce waiting times, (iv) to increase efficiency across the system, (v) to reduce the burden of cancer. An analysis of the mean indicator ratings by experts, and the strategy mapping exercise resulted in the identification of 36 indicators deemed suitable for routine performance measurement of the Ontario cancer system. LESSONS LEARNED: The resulting instrument incorporates a credible evidence basis for performance measurement aligned to the five strategic goals for the Ontario cancer system. It represents the integrating of a management culture, focused on the implementation of a new strategic direction for the cancer system, with the underlying evidence-based culture of clinicians.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».