Identification of Performance Indicators across a Network of Clinical Cancer Programs
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cancer quality indicators have previously been described for a single tumour site or a single treatment modality, or according to distinct data sources. Our objective was to identify cancer quality indicators across all treatment modalities specific to breast, prostate, colorectal, and lung cancer. METHODS: Candidate indicators for each tumour site were extracted from the relevant literature and rated in a modified Delphi approach by multidisciplinary groups of expert clinicians from 3 clinical cancer programs. All rating rounds were conducted by e-mail, except for one that was conducted as a face-to-face expert panel meeting, thus modifying the original Delphi technique. Four high-level indicators were chosen for immediate data collection. A list of confounding variables was also constructed in a separate literature review. RESULTS: A total of 156 candidate indicators were identified for breast cancer, 68 for colorectal cancer, 40 for lung cancer, and 43 for prostate cancer. Iterative rounds of ratings led to a final list of 20 evidence- and consensus-based indicators each for colorectal and lung cancer, and 19 each for breast and prostate cancer. Approximately 30 clinicians participated in the selection of the breast, lung, and prostate indicators; approximately 50 clinicians participated in the selection of the colorectal indicators. CONCLUSIONS: The modified Delphi approach that incorporates an in-person meeting of expert clinicians is an effective and efficient method for performance indicator selection and offers the added benefit of optimal clinician engagement. The finalized indicator lists for each tumour site, together with salient confounding variables, can be directly adopted (or adapted) for deployment within a performance improvement program.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 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 ».