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Enregistrement W2589476940 · doi:10.1200/jco.2014.32.30_suppl.43

Moving toward patient-based funding through quality-based procedures (QBPs) for GI endoscopy and colposcopy.

2014· article· en· W2589476940 sur OpenAlexaffabout
Nabeela Ratansi, Aimee Langan, Irene Blais, Erin Svara, Karla Houser, Bronwen R. McCurdy, Jessica Moffatt, Lori Elliott

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueClinical practice guidelines implementation
Établissements canadiensCancer Care Ontario
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBest practiceWorkloadAccountabilityQuality (philosophy)Quality managementColposcopyHealth careOperations managementProcess managementBusinessManagement system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

43 Background: As part of the Ministry’s Health System Funding Reform initiative, Cancer Care Ontario is tasked to develop and implement Quality-Based Procedures (QBPs) for programs such as GI Endoscopy and Colposcopy. QBPs are clusters of patients with clinically related diagnoses or treatments that have been identified by an evidence-based framework as providing opportunity for improving quality outcomes and reducing costs. As stated by the Ministry, the goal is to reimburse providers for the types and numbers of patients treated, using evidence-informed rates associated with the quality of care delivered. Methods: QBPs are multiyear and have four key deliverables: Clinical: developing clinical best practices. Funding: tying best practices to pricing. Capacity Planning: understanding procedure types/volumes for capacity management. Monitoring/Evaluation: measuring the QBP’s impact. Developing the QBPs has involved: Creating Clinical Expert Advisory Groups (CEAG) of clinicians who are recognized for their knowledge and expertise. Tasking the CEAG to define quality and develop best practices informed by literature reviews, jurisdictional scans, and guidelines. Documenting these standards and clinical pathways in a clinical handbook, providing information on the practices that should be implemented to ensure consistent care delivery. The development of best practices is imperative to the foundation of the QBP and spans multiple years. Once best practice development is complete, it will be tied to pricing, where the procedure will be micro-costed based on workload, equipment, supplies, and other administrative costs. Results: The QBPs continue to evolve and aim to: Reduce practice variation. Improve patient outcomes. Improve system accountability. Improve cost-effectiveness of services. Effectiveness will be measured through a performance management framework, including an integrated QBP scorecard measuring appropriateness, access, and efficiency. Conclusions: The underpinning for moving towards an evidence-based, patient-based funding model involves defining quality standards and clincal best practices, and applying these guidelines to determine the cost of quality care.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,094
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,151
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,099
Score d'incertitude au seuil0,499

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0940,151
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0050,006
Communication savante0,0120,008
Science ouverte0,0050,023
Intégrité de la recherche0,0070,011
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0270,005

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 Opus0,501
Tête enseignante GPT0,620
Écart entre enseignants0,119 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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