Developing a culture of safety in systemic cancer treatment at the system level.
Notice bibliographique
Résumé
230 Background: Chemotherapy ordering, preparation and delivery involve multiple providers and complex systems where high impact errors may occur. Cancer Care Ontario, a provincial agency responsible for continually improving cancer services in Ontario, Canada employs a comprehensive systematic approach to build a culture of safety for systemic treatment. Methods: A comprehensive strategy is applied at 77 systemic treatment hospitals in the Province. A multi-pronged approach is used that includes: 1) system planning, organization and funding, 2) engagement of health care providers working at the regional and local levels, 3) guidelines implementation and, 4) quality measurement. Results: Institutions are organized into regional networks, according to four levels of service complexity based on quality standards, planning, funding, coordination and health human resources. A customized, system-wide incident reporting system is available. Quality improvement is undertaken in several ways. Regional clinical and administrative leaders foster engagement with local providers and work is facilitated by a provincial multidisciplinary community of practice, an annual Safety Symposium, and local improvement projects with funding support. In this way, collaborative sharing and learning occurs across the Province. Comprehensive evidence-based guidelines have been produced addressing safe labeling, administration, handling and the use of computerized prescriber order entry systems. Routine performance management together with guideline concordance measurement, public reporting, planning for improvement and re-evaluation strategies, has produced system improvements. Conclusions: A comprehensive, evidence-based and systematically applied approach to providing systemic cancer treatment can produce a culture of safety that is coordinated and standardized across multiple providers and provider sites.
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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 | 0,058 | 0,054 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,013 |
| Communication savante | 0,010 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».