Development of quality indicators for treatment of ductal carcinoma in situ (DCIS) of the breast using a multidisciplinary Delphi process.
Notice bibliographique
Résumé
248 Background: Ductal carcinoma in situ (DCIS) of the breast accounts for ~30% of new breast cancer diagnoses. Measuring quality of DCIS treatment is problematic due to its distinctively different clinical behaviour from invasive breast carcinoma, where standard outcomes such as mortality are not relevant. Therefore, we sought to develop clinically relevant quality indicators to evaluate treatment of DCIS. Methods: A Delphi consensus process was undertaken using a multidisciplinary panel of nine clinical and methodologic experts from Ontario, Alberta, and British Columbia. Panel members were nominated based on membership in provincial breast tumour site groups. Four criteria for a good quality indicator were used; the indicator measures a treatment that benefits the patient, there is support from scientific literature or professional consensus for benefit; the indicator is under control of the health care provider, the indicator is extractable from the medical record. Candidate indicators were identified from published clinical practice guidelines in North America. Three iterations of ratings using Likert scale rankings were utilized to identify final quality indicators, which were then prioritized. Results: A total of 10 candidate indicators were identified from four clinical practice guidelines encompassing the diagnosis, surgery and adjuvant treatment components of DCIS. A total of eight indicators were identified and prioritized (Table). Conclusions: We successfully developed practical quality indicators for evaluating the treatment of DCIS, which can be used in any jurisdiction to measure key performance benchmarks and identify variations in care warranting intervention or improvement. [Table: see text]
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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 | 0,197 | 0,194 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».