Driving quality improvements of radiation treatment services through a centralized performance management approach.
Notice bibliographique
Résumé
188 Background: Radiation treatment services are delivered in 16 facilities spread across the province of Ontario, centralized through Cancer Care Ontario’s oversight of quality of care, equipment, hospital funding, clinical and technical guidelines. Methods: In order to ensure high quality care, Cancer Care Ontario employs a systematic approach performance management, whereby facilities are held accountable to achieving provincial quality targets. For radiation treatment, the quality improvement priorities that have leveraged this approach over the last 10 years have included: reduction of wait times to consultation; reduction of wait times to start of treatment; adoption of Intensity Modulated Radiation Therapy (IMRT) where appropriate; and implementation of peer review for treatment plans. In each case, key performance indicators were developed for use in provincial scorecards designed to focus the attention of local clinical and administrative leadership. Regular performance discussions with senior leaders took place throughout implementation, and targeted intervention occurred with facilities that were lagging behind their peers. Results: See table. Conclusions: The ability to centrally monitor the implementation of quality improvement initiatives across a large jurisdiction, and to hold the leadership of each facility accountable to provincial targets through regular feedback and escalation, has been a key component of highly successful change management initiatives in radiation treatment in Ontario. [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 | 0,029 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,004 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».