Improving radiotherapy utilization rates in Ontario.
Notice bibliographique
Résumé
48 Background: Radiotherapy (RT) utilization is the proportion of patients (Pts) with a new diagnosis of carcinoma that receives at least one course of RT during the duration of their illness (MacKillop et al). In Ontario, the benchmark for utilization is 42%, and the target rate for Cancer Care Ontario (CCO) is 48%. However in 2005/06 Ontario’s utilization rate was only 35%. This shortfall implies that a significant number of Pts in Ontario were not receiving the best possible treatment. Methods: CCO has developed Capital Investments Strategies to take into account a growing population, an increased incidence of cancer (2.7% per annum), and changing demographics. The most recent (2012) has developed a plan for a gradual improvement in utilization at a rate of 0.5% per annum. With support from the Ministry of Health and Long-Term Care (MOHLTC), the amount of RT Units (RTUs) available increased from 77 (2005/06) to 103 (2013/14). In addition, the MOHLTC supported training programs for provincial Medical Physicists and Radiation Therapists to ensure effective staffing for increased RTUs. Results: Due to investments in RTUs and training, the number of Pts treated in Ontario has risen over 38% from 26,448 in 2005/06 to 36,613 in 2012/13. As a result, provincial utilization rates have risen from 35.1% in 2004/05 to 38.8% in 2012/13, closer to provincial targets. Notable improvements have been seen in centres such as The Carlo Fidani Peel Regional Cancer Centre, where the total number of RT Pts treated increased from 623 (2005/06) to 2532 (2012/13). Similar improvements are seen in other Local Health Integration Networks where comparable investments have been made. These improvements have been attained at the same time as provincial RT wait times have significantly improved from 80.2% (Jan 2010) to 91.6% (Dec 2012) of Pts seen within targets, exceeding provincial targets of 87%. Conclusions: The increase in RT utilization rates provincially demonstrates the success of developing a comprehensive capital investment strategy and coupling it with increased investments in human resource planning. The increased utilization rate has outpaced the increasing cancer incidence and demonstrates the success of these strategies, providing better access to care for cancer Pts in Ontario.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».