Measuring alignment with evidence-informed practice in Ontario’s systemic treatment funding model.
Notice bibliographique
Résumé
15 Background: A new systemic treatment funding model (STFM) was implemented in Ontario on April 1, 2014, transitioning from life-time per case funding to reimbursement based on evidence-informed episodes of care. The effectiveness of the model will be evaluated against key indicators including the percent of patients on evidence-informed regimens (PPEIR). Methods: Provincial Disease Site Group (DSG) experts reviewed all chemotherapy regimens administered in Ontario over the two years prior to implementation. Each DSG identified the treatment regimens to be STFM reimbursed, based on evidence of clinical benefit according to treatment intent (curative/adjuvant vs. palliative or both). A year of pre-implementation data will serve as a baseline to assess the impact of transition to the new funding model. Clinical and administrative stakeholders have received their baseline facility-level data and will receive monthly reports, including the PPEIR, to aid in identifying and resolving clinical practice and/or data quality issues post-implementation. Results: Of approximately 1,000 regimens reviewed by the DSGs, ~100 were deemed to be evidence informed for adjuvant/curative intent, ~325 for palliative intent, and ~90 for both intents. Overall, the 2013/14 baseline provincial PPEIR was 91.6% for 16,200 treatment courses given with adjuvant/curative intent while 93.2% of 56,800 patient-months of treatment with palliative intent were aligned with the proposed evidence informed definition. Significant variation in baseline PPEIR was seen for the 29 level 1-3 provincial treatment facilities (range = 71-99%) and for the 10 different disease sites. Conclusions: Knowledge of the PPEIR utilized increases understanding of practice at the system (provincial), regional, facility and disease site level and will provide opportunities for benchmarking and ongoing improvement in quality of care.
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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 | 0,080 | 0,167 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».