Are we choosing wisely? Operationalizing Choosing Wisely in the Ontario cancer system.
Notice bibliographique
Résumé
221 Background: The Choosing Wisely (CW) campaign aims to initiate conversations about unnecessary treatments contributing to the rising cost of cancer care. We aim to develop a data linkage research platform to operationalize CW recommendations within administrative health care databases and the population-based performance of these recommendations. We initiated testing with the CW recommendiation against routine surveillance imaging in patients with aggressive histology lymphoma and pancreatic/gastric (P/G) cancer treated with curative intent. Methods: We used population-based administrative databases from Ontario, Canada to examine a cohort of adult patients with diffuse large B-cell lymphoma (DLBCL) (2004-2011) and P/G cancer post-surgical resection (2003-2013). For the DLBCL cohort, we defined an index date of 2-years after the last dose of R-CHOP as the time-frame beyond which surveillance CT imaging would be inappropriate. For the P/G cohort, the index date was 6 months post-resection. The primary outcome was cumulative incidence of CT scans within 3 years of the index date. To ensure that only surveillance scans were captured, we censored 6 months prior to development of recurrent disease, a new cancer diagnosis, or death. Results: The cohort consisted of 2,838 DLBCL and 2,930 P/G patients. The cumulative incidence of receiving CT imaging in the three years post index date was 55.6% (95% CI 53.7%-57.5%) among DLBCL and 82.8% (95% CI 81.3%-84.3%) among P/G patients. DLBCL patients ≥65 were more likely to receive imaging (p<0.01) as were those with more comorbidities (p<0.01). Younger patients with P/G were more likely to receive imaging (p<0.01) as were men (p<0.01). Income and rurality did not predict for increased imaging in either cohort. Surveillance CT imaging decreased over time among DLBCL patients (p<0.01), but increased among P/G cancer patients (p<0.001). Conclusions: During a time-frame in which surveillance imaging is deemed unnecessary by the CW campaign, the practice in Ontario remains excessive. This study represents a real-world demonstration that CW statements can be operationalized within population-based administrative databases and used as quality indicators in cancer 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 | 0,020 | 0,077 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».