Development of Quality Metrics to Evaluate Pediatric Hematologic Oncology Care in the Outpatient Setting
Notice bibliographique
Résumé
There are currently no clinic-level quality of care metrics for outpatient pediatric oncology. We sought to develop a list of quality of care metrics for a leukemia-lymphoma (LL) clinic using a consensus process that can be adapted to other clinic settings. Medline-Ovid was searched for quality indicators relevant to pediatric oncology. A provisional list of 27 metrics spanning 7 categories was generated and circulated to a Consensus Group (CG) of LL clinic medical and nursing staff. A Delphi process comprising 2 rounds of ranking generated consensus on a final list of metrics. Consensus was defined as ≥70% of CG members ranking a metric within 2 consecutive scores. In round 1, 19 of 27 (70%) metrics reached consensus. CG members' comments resulted in 4 new metrics and revision of 8 original metrics. All 31 metrics were included in round 2. Twenty-four of 31 (77%) metrics reached consensus after round 2. Thirteen were chosen for the final list based on highest scores and eliminating redundancy. These included: patient communication/education; pain management; delay in access to clinical psychology, documentation of chemotherapy, of diagnosis/extent of disease, of treatment plan and of follow-up scheme; referral to transplant; radiation exposure during follow-up; delay until chemotherapy; clinic cancellations; and school attendance. This study provides a model of quality metric development that other clinics may use for local use. The final metrics will be used for ongoing quality improvement in the LL clinic.
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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 | 0,129 | 0,265 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,019 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».