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Enregistrement W2604592056 · doi:10.1200/jco.2017.35.8_suppl.193

Driving quality improvement with public reporting: Use of imaging tests outside guidelines for early-stage breast cancer in Ontario.

2017· article· en· W2604592056 sur OpenAlexaffabout
Colleen Bedford, Angel Arnaout, Rebecca Anas, Christina Catley, Mark Clemons, Craig C. Earle, Deanna L. Langer, Vicki Lee, Nicole Mittmann, Jennifer Stiff, Andrea Eisen

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueClinical practice guidelines implementation
Établissements canadiensHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science CentreOntario Institute for Cancer ResearchOttawa HospitalUniversity of OttawaInstitute for Clinical Evaluative SciencesCancer Care Ontario
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBreast cancerStage (stratigraphy)CancerCancer registryBreast imagingMedical physicsAsymptomaticMammographySurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

193 Background: Most patients diagnosed with breast cancer will have early stage (stage I or II) disease, with low chance of distant metastases. Thus most guidelines, including Choosing Wisely, recommend against imaging tests for distant metastases in asymptomatic early stage breast cancer. Despite this, most (86%) of these patients in Ontario received these tests from which they are not likely to benefit and may result in investigations that can be invasive and delay treatment. Publicly reported indicators, such as those in Ontario’s Cancer System Quality Index (CSQI), can bring research findings to action by identifying areas for improvement and facilitating ongoing assessment. In practice, this can be challenging due to limitations in administrative data. Moreover, relatively few quality improvement indicators focus on efficiency, the dimension of quality looking at best use of resources to achieve desired outcomes. We sought to examine trends in the use of imaging tests in early stage breast cancer and to drive quality improvement efforts via public reporting. Methods: Data from the Ontario Cancer Registry, the Discharge Abstract Database and the Ontario Health Insurance database was used to identify how many Ontario breast cancer patients diagnosed with early stage breast cancer received staging tests from 2012–2014. Imaging tests included were ultrasound, CT scan, MRI, x-ray and bone scan. The results were subsequently shared with the Regional Cancer Centres and publically released in the CSQI. Results: From 2012 to 2014, 75.1, 72.7 and 71.3% respectively of early stage breast cancer patients received at least one imaging test for staging. This is much higher than the 5-10% of patients expected to need tests due to symptoms or comorbidities. While the regional variation ranged from 47-80%, the rates were high across the province with no clear pattern. Conclusions: Public reporting may be having some effect on overtesting, but rates remain high. Following outreach by the Cancer Quality Council of Ontario and Cancer Care Ontario, targeted regional interventions are being developed and implemented, the impact of which will be assessed and reported in future releases of the CSQI.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,049
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,989
Score d'incertitude au seuil0,301

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,049
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,755
Tête enseignante GPT0,665
Écart entre enseignants0,090 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineÉvaluation
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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