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Enregistrement W2528278659 · doi:10.1200/jop.2016.013797

Addressing Opioid-Associated Constipation Using Quality Oncology Practice Initiative Scores and Plan-Do-Study-Act Cycles

2016· article· en· W2528278659 sur OpenAlexaff
Varinder Kaur, Sajjad Haider, Appalanaidu Sasapu, Paulette Mehta, Konstantinos Arnaoutakis, Issam Makhoul

Notice bibliographique

RevueJournal of Oncology Practice · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGastrointestinal motility and disorders
Établissements canadiensBC Cancer Agency
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAuditQuality managementFamily medicineConstipationMedical educationInternal medicineManagement system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Using the Quality Oncology Practice Initiative, an affiliate program of ASCO, we outlined opioid-associated constipation (OAC) as a subject in need of quality improvement (QI) in our fellowship program at the University of Arkansas for Medical Sciences and Central Arkansas Veterans Healthcare System. We initiated a fellow-led QI project to advance the quality of patient care and provide a valuable avenue for QI training of young physicians. Fellows organized meetings with all stakeholders, addressed the scope of the problem, and devised strategies for OAC management. Monthly meetings were organized using Plan-Do-Study-Act principles. Mandatory check boxes were inserted into our electronic medical record templates to remind all physicians to identify patients on opioid medications and assess and address OAC. Final chart audit and patient satisfaction surveys were performed 6 months after project initiation. Assessment of OAC improved from 52% at baseline to 92% ( P < .003). This improvement corresponded with high patient satisfaction scores, with 90% of surveyed patients reporting adequate management of their constipation. In this QI initiative, we showed that participation in ASCO's Quality Oncology Practice Initiative helps identify areas in need of QI, and such fellow-led QI projects can serve as models for QI training of young physicians.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,092
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,093
Score d'incertitude au seuil0,916

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,092
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,263
Tête enseignante GPT0,492
Écart entre enseignants0,229 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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