Using Canadian administrative data to evaluate primary and oncology care of breast cancer patients post-treatment: Subset of the CanIMPACT Study.
Notice bibliographique
Résumé
5 Background: CanIMPACT is a multi-provincial Canadian research team funded to identify and address key issues faced by cancer patients and providers at the intersection of primary and specialist oncology care. Canada has national healthcare standards, but provincial/territorial healthcare delivery systems. One facet will use administrative data from the population-based, publicly-funded healthcare system to evaluate issues during pre-diagnosis, treatment, and post-treatment survivorship for breast cancer patients. For the survivorship phase, we aim to conduct the following analyses and compare across provinces: 1) Utilization of physician services overall and by specialty, including oncologists, non-oncology specialists, and primary care; 2) Assessment of adherence to ASCO and Canadian follow-up guideline for breast cancer care, use of surveillance breast imaging, and metastatic investigations; 3) Assessment of adherence to recommended care of chronic illness and preventive care; 4) Quantification of the cost of follow-up overall and by specialty; 5) Comparison of inter- and intra-provincial variation for all outcomes by health administrative region and for vulnerable groups (age ≥ 75 at diagnosis, northern/rural/remote, low income, immigrants), and examine the effect of continuity of primary care and chronic disease on post-treatment care. Methods: Patients will be identified from provincial cancer registries and linked to data extracted from: outpatient physician service claims, hospital inpatient and outpatient data, and cancer facility medical records. Results: Participating provinces have finalized the core questions and detailed protocols, and assessed data comparability. They are in the process of obtaining the required ethics and data access approvals, and data acquisition for processing and analysis. Conclusions: Results will address existing information gaps that can be used to improve transition and care across the cancer care trajectory. Importantly, results will be combined with those of a CanIMPACT qualitative study to inform design of a pragmatic randomized trial focused on improving coordination and quality of care.
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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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».