Lung cancer diagnosis transformation: Aligning the people, processes, and technology sides of the learning system.
Notice bibliographique
Résumé
50 Background: The Ottawa Hospital, serving a population of 1.2 million across a large geographic area, redesigned its regional lung cancer diagnosis and patient intake process using a systems approach. Although having a strong record of excellent coordinated care, recent challenges had created strains on delivery metrics. Prior to the implementation of the project (October 2014), it took patients a range of 15 – 225 days to get from a referral with a suspicion of lung cancer to initial treatment, with a 90th percentile of 117 days. Methods: An innovative care platform was developed to align the people, processes and technology sides of the regional lung cancer care. It formed a basis for a “learning” system mobilizing the wider community for transformational change. We redesigned 12 main business processes facilitating accurate and timely diagnoses using the Communities of Practice approach, the Lean and Constraints methodology and the IBM business process management technology tools. In a series of rapid learning cycles, 270 technology-enabled actions were logged and resolved to support 57 process changes in workflow. The main patient value outcome was defined as improvement in the monthly proportion of patients receiving initial treatment within provincial targets and a reduction of total wait time. Results: In 14 months, the TOH Lung Cancer Transformation program yielded substantial improvement across all levels of diagnostic process including a 48% reduction in the cumulative wait times from referral to initial treatment (surgical, systemic, radiation), increased patient satisfaction with care coordination, implementation of guideline standards, efficiency gains from more intensive use of hospital resources, and sustained engagement of over 100 regional lung cancer care providers in collaborative learning and knowledge sharing across disciplinary and organizational boundaries. Conclusions: A systems approach can improve the hospital capacity to facilitate and support inter-professional and intra-professional teamwork necessary for the diagnostic process transformation.
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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 | 0,006 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| 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 ».