Integrated Cancer System: a perspective on developing an integrated system for cancer services in London
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Notice bibliographique
Résumé
This article explores the potential for integrated cancer systems to improve the quality of care and deliver cost efficiencies and improve outcomes for cancer patients. Currently, patients in the UK still have poorer survival rates than comparable countries such as Canada, Sweden, Norway and Australia. Improving the quality of cancer services is a key policy objective and cancer is a priority outcome measure in both the NHS and Public Health Outcomes Framework. Evidence suggests that better integrated delivery has the potential to improve the quality and reduce the cost of healthcare, and ultimately improve health outcomes. One of the key themes from the Model of Care for Cancer Services (1) was that cancer services should be commissioned along pathways and that provider networks should be established to deliver care. London has two integrated cancer systems; one covering north central and east London (London Cancer) and the other covering west and south London (London Cancer Alliance). There a number of areas in cancer care that the current model of service provision has failed to adequately address and which have the potential to improve significantly though implementation of integrated services. These include improving early diagnosis, reducing inequalities in access to treatment and outcomes and maximising research and training across the system. Important drivers for the integration of cancer services are strong clinical leadership, shared informatics systems, focusing on quality of services and improving patient experience. Emerging needs of integrated cancer in London are around strengthening the involvement of primary care, public health and the third sector; working to develop sufficient capacity and expertise in primary care and collaborating more closely with commissioners to develop integrated systems.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découle