Closing the Quality Loop: Facilitating Improvement in Oncology Practice Through Timely Access to Clinical Performance Indicators
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Health care organizations and professionals are being called on to develop clear and transparent measures of quality and to demonstrate the application of the data to performance improvement at the system and provider levels. MATERIALS AND METHODS: Cancer Care Ontario (CCO) initiated a pathology reporting project aimed at improving the quality of cancer pathology by standardizing the content, format, and transmission of reports to a central registry and enabling the information to be available for planning, quality measurement, and quality improvement. This population-based quality-improvement project involved more than 400 Ontario pathologists and more than 100 hospitals. Clinically relevant quality indicators that used the newly available data were developed and shared. Synoptic pathology data were electronically captured at the point of report development and used to automate the timely generation of clinical performance indicators that support quality improvement in surgical oncology. These reports provided comparison data at the organizational, regional, and population levels. RESULTS: Monthly quality indicator reports are generated and distributed to each cancer center and are used to generate dialogue at the professional, organizational, and regional levels regarding evidence-informed quality-improvement opportunities. Since the launch of the project, colorectal lymph node retrieval rates have increased from 76% to 87%, and pT2 prostatectomy margin positivity rates have decreased from 37% to 21%. CONCLUSION: High-quality, complete cancer pathology reports are important not only for contemporary oncological practice, but also for secondary users of pathology information including tumor registries, health planners, epidemiologists, and others involved in quality-improvement activities and research.
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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 | 0,221 | 0,404 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,006 |
| Communication savante | 0,020 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».