Using a disease pathway management (DPM) approach to improve the quality of lung cancer care in Ontario.
Notice bibliographique
Résumé
93 Background: Cancer Care Ontario (CCO) is mandated to oversee quality of cancer care in Ontario and began its Lung Cancer (LC) DPM initiative in 2009. DPM has 4 objectives: align provincial quality improvement (QI) initiatives by disease site; map the patient journey and identify gaps in evidence/quality in clinical practice that impact care or the patient experience; set and manage regional quality indicators across the pathway; and leverage tools to model the impact of policy decisions. Methods: The LC DPM drafted a disease pathway map and established 5 multidisciplinary working groups (WGs) each focussed on a phase of the LC patient journey: prevention, screening, and early diagnosis; diagnosis; treatment; palliative care; the patient experience. WGs held 25 two-hour meetings and developed ideas for 17 QI projects. 8 were selected for discussion at a provincial consensus conference and yielded a Priorities for Action Report. Regional “roadshows” were held in all 14 regions of the province at which region-specific data on incidence, stage at diagnosis, compliance of treatment with guidelines and wait times, amongst other metrics relevant to LC, were shared with the regional care providers. Funding was provided by CCO for regional QI based on the data and identified priorities. Results: Completed diagnostic and treatment pathways are posted on CCO’s website as are educational materials on dyspnea management, including a patient video and a document prepared by patients for patients “Understanding Lung Cancer.” Lung diagnostic assessment units/programs have been initiated in 14 regions. An audit is underway to better understand the barriers to the uniform uptake of evidence-based practices across the province. The percent of LC patients whose symptoms are assessed at least once a month using a standardized symptom assessment instrument (ESAS) has improved. Conclusions: Regional cancer programs are now aware of their performance on a range of LC specific quality metrics. Standardized diagnostic and treatment pathways have been developed and assessment units have been implemented across the province.
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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 | 0,008 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
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.
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 ».