eOutcomes-H&N: Development of an electronic point-of-care outcomes collection system for head and neck cancer.
Notice bibliographique
Résumé
247 Background: Outcomes data increases the ability to understand the impact of cancer treatment and helps ensure that we direct appropriate investments to achieve improvements in quality of care. Cancer Care Ontario (CCO) has developed an outcomes data collection system for patients with head and neck cancer treated with radiotherapy. Methods: Clinicians involved in the care of these patients agreed on 5 key clinical outcomes to collect as a part of this initiative: local failure, regional failure, distant metastasis, second primaries, and treatment toxicity. Based on the Princess Margaret Hospital Head and Neck Cancer Anthology of Outcomes process, CCO has developed a similar system to collect outcomes data at the point-of-care on a provincial scale. The population-based provincial system aims to provide practice efficiencies and allow for evolution of the system in response to user feedback and expansion to other clinical areas. Results: The system includes a secure web application and iPad mobile application to facilitate the collection and management of outcomes data for head and neck cancer patients treated with radiotherapy in Ontario. Cancer centres upload patient clinic schedule details (including patient identifiers and appointment dates) prior to clinics. A list of patient summaries, including corresponding diagnosis, radiotherapy information and previously recorded outcomes is then generated. In clinic, physicians use these lists to capture outcomes noted at the point-of-care. Data captured are then transferred in real time to a secure central database. Following initial testing, the application was piloted to assess usability, system reliability, and overall satisfaction. Initial results show high physician satisfaction and no documented issues with system availability. Feedback has identified potential improvements and will inform future modifications. Conclusions: The identification of potential variation in recurrence, toxicity and survival data will inform the areas in which quality improvement initiatives or additional investments may be needed. The intent is to leverage project learnings for future outcomes initiatives in other diseases and treatment modalities.
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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 | 0,013 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,041 | 0,014 |
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 ».