Does a quality-of-care problem exist? Cancer Care Ontario practice pattern data and the recommendations of two lung cancer practice guidelines.
Notice bibliographique
Résumé
190 Background: Practice-pattern data, evidence-based knowledge and transfer, and performance management strategies define Cancer Care Ontario’s quality improvement strategy. Knowledge products, such as practice guidelines, are intended to provide recommendations for practice, based on best available evidence, to improve quality of care and reduce variation in practice. Review of 2010-2011 Cancer System Quality Index (CSQI) data revealed complex practice patterns in treatment of non-small cell lung cancer patients with stages II and IIIa resected and stages IIIa and IIIb non-resected disease in Ontario. A multi-method study was initiated to understand the patterns, to identify if a quality of care problem exists and to propose improvements moving forward. Methods: Surgeons, medical oncologists and radiation oncologists from Ontario were invited to participate in a survey consisting of 6 areas of inquiry. A grounded theory approach was used to guide key informant interviews of purposively sampled clinicians and administrators. A more in-depth analysis of the CSQI data was planned. Results: Clinicians responding to survey provided positive assessments of PG recommendations and evidentiary base; perceptions of practice patterns were less problematic than hypothesized; estimates of benchmarks were highly variable; and assessments of barriers to recommendation implementation included slow referral process, lack of organization support and patients seen in practice not reflected in the evidence. From the interviews, 5 themes emerged: unique patient, unique physician, family, clinical team, and clinical evidence. Further analysis of CSQI data was not possible given limitations related to data collection. Conclusions: A perceived quality of care problem initiated this study. Concerns centred on significant proportion of patients receiving no treatment; modest percentage of patients receiving treatment that aligned with PG recommendations; and regional variation within each of the clinical care options. Our data show that defining a quality of care problem is significantly more complex than consideration of practice patterns alone.
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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 | 0,029 | 0,110 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».