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Enregistrement W2590368828 · doi:10.1200/jco.2014.32.31_suppl.76

Advance-care planning quality improvement plan: A Cancer Care Ontario toolkit to support primary care teams to implement advance care plans in practice.

2014· article· en· W2590368828 sur OpenAlexaffabout
Jeff Myers, Suzanne Strasberg, Kathi Carroll, Zabin Dhanji, Ingrid Harle, Sara Urowitz, Tara Walton, Victoria Zwicker

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueClinical practice guidelines implementation
Établissements canadiensKingston General HospitalHealth Sciences CentreCancer Care OntarioSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAdvance care planningMedicineQuality managementQuality (philosophy)Health careNursingProcess managementPlan (archaeology)PDCABest practiceProcess (computing)Christian ministryPalliative careOperations managementBusinessComputer scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

76 Background: In Ontario, the Ministry of Health and Long Term Care’s (MOHLTC) uses Quality Improvement Plans (QIPs) to drive system improvement aimed at providing high value, high quality care for all. To support the introduction of QIPs into the primary care sector, Cancer Care Ontario has developed an Advance Care Planning (ACP) toolkit for practices that include ACP as part of their annual QIP. ACP is an ongoing and dynamic process that involves a capable individual reflecting on their current values and beliefs for their health care, communicating their personal wishes for future health care and identifying an individual who will make decisions on their behalf in the event that they are unable to provide informed consent. The process is iterative and wishes may change over time with changes in health status. Methods: The ACP QIP was developed based on the Plan, Do, Study, Act cycle of continuous quality improvement. The ACP QIP provides primary care practices with detailed instructions on how to implement, monitor and report on an ACP Quality Improvement initiative. Importantly, the ACP QIP provides guidance and practical tools for developing objectives, establishing targets, and identifying measures and baselines for performance. CCO is actively promoting the ACP QIP in an effort to encourage uptake and broad adoption across Ontario. Results: There is now evidence that with ACP there is a greater likelihood EOL wishes will be both known and followed resulting in improved EOL care. ACP is also associated with decreased distress among the family members. Conclusions: Creating an ACP QIP supports primary care’s focus on advancing quality patient care. Importantly, implementing the ACP QIP into primary care practices has the potential to improve EOL care and secondarily reduce health care costs ultimately working towards achieving the triple aim of “better care, better health, and lower costs”.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,051
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,347
Score d'incertitude au seuil0,690

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,051
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0040,009
Intégrité de la recherche0,0010,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0250,007

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 Opus0,248
Tête enseignante GPT0,603
Écart entre enseignants0,355 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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