Communities of practice: A jurisdictional approach to improving the quality of care in radiation medicine in Ontario.
Notice bibliographique
Résumé
122 Background: The Radiation Treatment Program (RTP) at Cancer Care Ontario (CCO) established several Communities of Practice (CoPs), with the goal of improving radiation treatment (RT) quality and safety. The RTP identifies variation in practice and quality improvement (QI) opportunities in the 14 Regional Cancer Centres (RCCs) and facilitates the development of CoPs to share best practices and standardize care. Methods: Since 2010, the RTP has formed 7 CoPs ( > 185 members in total): 4 intra-disciplinary (Radiation Therapy, Medical Physics, Advanced Practice Radiation Therapy, Radiation Safety) and 3 inter-disciplinary (Head and Neck (HN), Gynecological (GYNE) and Lung Cancer). Members are recruited with the aim of securing engagement from all RCCs to ensure representation of regional diversity and to facilitate adoption of best practices. CoPs are supported with nominal funding and resources provided by CCO, but are led and driven by members, who identify and prioritize key quality issues and select corresponding QI projects to pursue. The RTP performs regular evaluation activities to assess initiative engagement and impact. Results: RTP CoPs have enhanced the quality and safety of RT delivery in Ontario through QI initiatives, advice documents and tools that have enabled: Improved RT safety (use of safety straps in RT delivery); Adoption of best practices (RT plan evaluation guidance); Education and knowledge transfer – (stereotactic body RT implementation and training framework); and Support for infrastructure improvements (recommendation for additional Magnetic Resonance-guided brachytherapy units) ( https://www.cancercare.on.ca/ocs/clinicalprogs/radiationtreatment/ ). Advice documents have improved alignment with recommended practice (40% and 50% absolute increases in two HN initiatives). Evaluation surveys indicate that members believe the CoPs have enhanced inter-regional communication and collaboration (89%), knowledge transfer/exchange (91%), and professional networking between RCCs (92%). Conclusions: CoPs can be a highly effective model for improving quality of care. The establishment of CoPs should be considered for QI in other areas of the healthcare system.
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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 | 0,019 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,022 | 0,009 |
| Communication savante | 0,008 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,022 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».