Enabling quality data reporting: National implementation of standardization pathology reporting.
Notice bibliographique
Résumé
122 Background: The Canadian Partnership Against Cancer (the Partnership) launched its Electronic Synoptic Pathology Reporting Initiative (ESPRI) to advance the implementation and promote the wide adoption of standardized synoptic pathology reporting tools in Canada. This presentation will highlight strategies to ensure successful implementation of this program across the Canadian health system as well as lessons learned. Methods: Upon consultation with clinical and system leaders, clear and measureable program targets (such as 90% completeness rates against mandatory elements of the College of American Pathology cancer protocols and disease-specific clinical indicators) were agreed upon. Thorough provincial planning to understand the variances across provincial current states, establish strategies and solidify plans was supported by the Partnership; followed by implementation of those plans. Key approaches to enable adoption and implementation include coordination of Pathologist and Vendor-led education sessions, establishment of clinical expert panels and assignment of Canadian representatives to the College of American Pathologists’ (CAP) Cancer Protocol Review Panels. The Partnership continues to collaborate with national/international standards organizations such as NAACCR, CAP, and Canada Health Infoway to support standards maintenance. Results: As a result of ESPRI, approximately 80% of Canadian pathologists will be reporting synoptically by 2017, across 7 of 10 provinces. It is expected that this will reflect approximately 25,000 reports per year for the five cancer types of focus (breast, colorectal, lung, prostate and endometrial) from about 950 pathologists. The Partnership, with CAP-ACP, has partnered with pathology communities from the US, UK, and Australasia to form the International Collaboration on Cancer Reporting (ICCR) to collaborate on internationally-harmonized core datasets for cancer pathology. Conclusions: Adoption of structured pathology reporting in Canada will enable better patient care, improve data quality, create efficiencies and enable interoperability. Through adoption and implementation efforts, this will impact patient 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 | 0,144 | 0,126 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,005 |
| Communication savante | 0,008 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».