Using a statewide collaborative approach to improve primary palliative care performance.
Notice bibliographique
Résumé
53 Background: The Michigan Oncology Quality Consortium (MOQC) is a statewide collaborative of oncology practices. Using the Quality Oncology Practice Initiative (QOPI) measurement tool, MOQC identified a gap in the provision of palliative care. We designed and tested interventions to enhance the capacity and capabilities of the oncologist to deliver primary palliative care earlier in a patient’s course. Methods: MOQC created a process to assist oncology care teams in providing primary palliative care services using the Edmonton Symptom Assessment Scale tool. 11 practices participated in two pilots over 18 months. During and after these pilots, we disseminated tools for improvement, including customized palliative care dashboards, to the entire consortium. Pilot teams also shared their successes, insights, and best practices during semiannual live consortium meetings. Results: Shown are palliative care-focused QOPI results, comparing baseline (Fall 2011, F11) and post project (Spring 2013, S13) for all MOQC practices compared with all participating QOPI practices, using a paired t-test. MOQC sites outperformed the QOPI national average on multiple palliative care measures. Furthermore, the MOQC improvement rate since the project initiation was greater than that of national. Although clinically important, the measures did not reach standard statistical significance. Conclusions: Running successive pilot projects improved primary palliative care performance of the teams involved; additionally, this momentum and gain in knowledge facilitated dissemination of innovation and measurable improvement in all members of a statewide consortium. [Table: see text]
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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 | 0,024 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».