Building a Quality Improvement Coalition: A Cancer Information Management Strategy for Ontario
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
ingly important. The proportion of disease and deaths from cancer is dramatically increasing, and there is a growing awareness of the broad continuum of cancer care. Currently, Ontario spends about $1.5 billion annually on cancer care with increasing pressures to invest more. As with other services within the broader health system, resources for cancer services are scarce, demand for services is increasing, complexity of patient care is rising, and navigating the system is becoming more challenging. While it is positive news that patients are living longer with cancer due to new and complex therapies, this trend places an increasing burden on services for cancer patients. In July 2001, the Cancer Services Implementation Committee was appointed by the Ontario Minister of Health in response to public concerns about waiting lists for radiation therapy and the ability of the current system to meet the growing need for cancer services of all kinds. The Committee found that the cancer system was fragmented and needed better coordination at the local and regional levels. While patients receive high-quality care through each portion of their care, there are few links between each portion, often leaving the patient with the responsibility of creating his or her own plan of care. Recommendations included integrating cancer services of the province’s regional cancer centres and their host hospitals, developing a cancer information system that would become the backbone for the integrated cancer system, and establishing a quality council to monitor, assess and improve cancer services. Figure 1 depicts the fragmented nature of the system. After climbing up the waiting list for each type of service, the patient joins another waiting list for the next required service. Figure 2 outlines the distribution of service delivery between different provider organizations.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle