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Enregistrement W2589974889 · doi:10.1200/jco.2012.30.34_suppl.88

Enabling quality improvement in systemic cancer treatment through a collaborative approach.

2012· article· en· W2589974889 sur OpenAlexaffabout
Vicky Simanovski, Sherrie Hertz, Esther Green, Elaine Meertens, Leonard Kaizer, Monika K. Krzyzanowska, Judy Burns, Kelly Woltman

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueClinical practice guidelines implementation
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreOntario Stroke NetworkUniversity Health NetworkCancer Care Ontario
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCollaborative networkQuality managementSystemic therapyQuality (philosophy)Scale (ratio)NursingMedical educationKnowledge managementCancerOperations managementInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

88 Background: The Regional Systemic Treatment Program at Cancer Care Ontario (CCO) aims to ensure the highest quality of systemic treatment is available to Ontarians, as close to home as possible. CCO initiated a provincial collaborative with the aim of improving the safe delivery of parenteral chemotherapy from orders through preparation, to administration, for patients, and providers. Methods: From April 2011 to March 2012, interdisciplinary hospital teams across Ontario followed multiple Plan, Do, Study, Act cycles to perform QI projects focusing on safe delivery of systemic treatment. Over this period, three in-person sessions educating participants on improvement methodology were held. Monthly teleconferences and an electronic discussion forum encouraged a culture of knowledge sharing and collaboration. Results: 113 participants from 26 teams participated in a total of 81 improvement initiatives. 96% of participants surveyed indicated that the collaborative provided a valuable opportunity to network with peers, share ideas, and discuss lessons learned. During the collaborative, teams reported their progress on a scale of 1-5. At May 2011, teams averaged a self-assessment score of 1, indicating no progress had been made. By February 2012, this increased to an average score of 4, indicating significant progress and achievement of at least one improvement objective/goal. CCO has leveraged the foundations built by the collaborative to develop a Regional Quality and Safety Network. This network provides a regular forum for health care providers and administrators to share knowledge and collaborate on strategies for improving quality and safety in the delivery of systemic treatment. Conclusions: The collaborative demonstrated that the use of a formal quality improvement model is a successful mechanism for regional engagement; that provides the foundation necessary for building a provincial network with common goals and understanding regarding quality improvement. By educating participants, supporting local efforts and enabling knowledge transfer and exchange, the collaborative showed that shared ideas and even small changes can lead to large-scale improvements for patients and providers.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,503
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,596
Tête enseignante GPT0,653
Écart entre enseignants0,057 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations17
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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