Use of a Pan-Canadian indicator to measure treatment rates relative to evidence-based guidelines for rectal cancer.
Notice bibliographique
Résumé
177 Background: As part of the Canadian Partnership Against Cancer’s (CPAC) System Performance initiative, indicators measuring treatment practice patterns across the country are now available, offering the ability to compare against evidence-based guidelines. We report on the percentage of patients with stage II and III rectal cancer receiving pre-operative radiation treatment (RT) based on an analysis of Canadian administrative data. A retrospective chart review was conducted to examine reasons for non-treatment with RT, set performance targets, and inform quality improvements. Methods: Data on the percentage of stage II and III rectal cancer cases receiving preoperative RT were obtained from five provincial cancer registries using a standardized methodology for 2,854 cases diagnosed between 2007 and 2008, with 2009 data soon to be available. A retrospective chart review was conducted in five provinces on a random sample of 383 patients diagnosed in 2008 to examine reasons for non-referral and non-treatment. Results: Based on administrative data, an average of 45% of cases received RT preceding surgical resection for stage II or III rectal cancer, ranging from 36% to 48% across provinces. Preoperative RT rates were similar for men and women, but were lower in older patients. From 2007 to 2008, the percentage of patients receiving pre-operative RT increased in all provinces. Results from the chart review showed that, of those who did not receive preoperative RT, 33% were not referred by a surgeon to an oncologist. The most common documented reasons for non-referral were co-morbidities (26%) and patient choice (7%). Among patients referred to an oncologist, 42% were treated with preoperative RT, 30% were treated with post-operative RT and 28% received no treatment. Among those receiving no treatment, 29% were seen only by a medical oncologist, and 18% were not treated due to patient choice. Conclusions: Findings are being used to develop national targets for treatment rates and, working with national oncologist associations, to develop quality improvement strategies, including patient education efforts to promote informed decisions on treatment options.
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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 | 0,009 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».