Cancer Care Ontario’s lung disease pathway initiative: Building resources for lung cancer quality care.
Notice bibliographique
Résumé
e17531 Background: Cancer Care Ontario (CCO) is the provincial agency mandated to improve the quality of cancer care in Ontario. CCO has driven quality improvement (QI) on a programmatic basis but in 2008, introduced Disease Pathway Management (DPM) as an additional QI approach. The lung cancer (LC DPM) began in 2009 as a two-year, phased initiative. Methods: The LC DPM team, consisting of clinicians, patients and system stakeholders, was organized into five groups and focused on aspects of the patient journey from diagnosis to end-of-life care, guided by draft pathway maps of the ideal state. 17 improvement concepts were identified of which 8 were selected for detailed development at a provincial consensus conference and validated as LC DPM’s Priorities for Action. 14 regional road shows presented region-specific performance and quality data to practitioners involved in LC patient care to promote ideas for improvement. Funding was provided to support both provincial and regional initiatives that addressed identified gaps. Results: Key outputs of the LC DPM initiative were: establishment of lung diagnostic assessment programs in 14 regions; completion of diagnostic and treatment pathways for NSCLC and SCLC which were grounded in evidence; 10 improvement projects on various stages of the cancer continuum; and 6 one-year Dyspnea Management Pilot Projects. For the dyspnea projects, each funded centre used different approaches and evaluated impacts on patient symptom burden, measured by Edmonton Symptom Assessment System (ESAS), patient satisfaction and quality of life. The learnings from each project have been summarized and will be shared with all regional cancer programs to facilitate knowledge transfer. Tools to support the patient experience include a LC Patient Pathway Map (PPM) and a document, Understanding Lung Cancer. The physician and patient pathways and related materials are available on CCO's website at https://www.cancercare.on.ca Conclusions: LC DPM has proven an effective strategy to accomplish system changes across a large geography that impact the quality of LC care, processes and patient experience. Indicator development and performance management will be used to sustain the gains achieved.
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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 | 0,012 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,054 | 0,009 |
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 ».