Identifying Factors Influencing Pancreatic Cancer Management to Inform Quality Improvement Efforts and Future Research
Notice bibliographique
Résumé
Pancreatic cancer (PC) patients appear to receive suboptimal care. We conducted a systematic review to identify factors that influence PC management which are amenable to quality improvement. MEDLINE, EMBASE, and the references of eligible studies were searched from 1996 to July 2014. Two authors independently selected and reviewed eligible studies. Identified factors were mapped onto a framework of determinants of care delivery and outcomes. Methodological quality of studies was assessed using Downs and Black criteria. Most of the 33 eligible studies were population-based observational studies conducted in the United States. Patient (age, socioeconomic status, race) and institutional (case volume, academic status) factors influence care delivery and outcomes (complications, mortality, readmission, survival). Two studies implemented interventions to improve quality of care (centralization to high-volume hospitals, multidisciplinary care). One study examined system determinants (referral wait times). No studies examined the influence of guideline or provider characteristics. The overall lack of health services research in PC is striking. Factors and interventions identified here can be used to plan PC quality improvement programs. Further research is needed to explore the influence of guideline and provider factors on PC management and evaluate the impact of quality improvement interventions.
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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 | 0,065 | 0,214 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,022 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».