Automating a program for the evidence-based reimbursement of oncology drugs across a complex network: Benefits and challenges.
Notice bibliographique
Résumé
39 Background: Ontario hospitals are reimbursed for IV chemotherapy through Cancer Care Ontario’s (CCO) New Drug Funding Program (NDFP). By 2009, 54 indications (annual budget $195MM) were managed through largely paper based processes. A new web based system (eClaims) was developed focusing on clinic workflow and integration to chemotherapy ordering systems. Interfaces were developed for CCO’s OPIS and commercial systems (HL7v3). eClaims provides users with clinical best practice, pre-approval, immediate adjudication and simple means of tracking outstanding claims. The benefits and challenges are described. Methods: Evaluation used several strategies: debriefs after each deployment; post-go live user surveys and lessons learned workshops. Results: eClaims was deployed in 80 hospitals over two years. At most sites (50/80) treatment data flows from CPOE systems to eClaims in near real time. Over 50% of claims are machine adjudicated. Newly approved indications can be posted within hours. The main learnings during the deployment process were the need to understand and adjust for hospital specific factors and the unique business relationships among clusters of hospitals. Survey responses were received at a 19% response rate. The later deployment groups reported greater satisfaction than earlier adopters with more positive responses in all categories. Workshop key theme was the need to match complex clinical workflows with design/build processes. Secondly, evaluation of historical data before migration is necessary. Conclusions: Introducing an application into complex, varied clinical workflows is difficult. The phased approach to deployment and evaluation worked, allowing for increasingly smooth go lives. Future work revolves around balancing user needs through eClaims modifications vs simplifying clinical processes to make the tool more usable.
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 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 | 0,046 | 0,073 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».