Faster and better: Improving the diagnostic phase of lung cancer at a system level.
Notice bibliographique
Résumé
115 Background: For many patients going through diagnostic testing for cancer, the time from suspicion to diagnosis or rule-out, can be a confusing and anxious time. In 2007, Cancer Care Ontario began investing in the implementation of diagnostic assessment programs (DAPs) across Ontario, Canada to improve the quality of care during the diagnostic phase of lung cancer. DAPs consist of multidisciplinary healthcare teams that manage and coordinate a patient’s diagnostic care from testing to a definitive diagnosis. The objectives of the DAPs are to: 1) decrease time from suspicion to diagnosis or resolution; 2) optimize the patient’s experience during the diagnostic process; 3) optimize satisfaction and experience among primary care providers and specialists; and 4) provide a sustainable solution by offering good value for money. Today over 35,000 patients have been diagnosed in one of the 18 lung DAPs that exist across the province. Methods: The implementation of DAPs featured the introduction of a patient navigator to act as the primary point of contact for patients, improve the patient experience and ensure their patients were progressing through any required diagnostic imaging and consultations in a timely manner. Cancer Care Ontario also engaged with primary care providers to refer patients with findings suspicious for lung cancer to DAPs as early as possible to ensure they benefited from organized assessment. Cancer Care Ontario has collected patient level data to measure wait times and implemented a patient survey to assess patient experience. Results: In the past five years, the median wait time from referral to a lung DAP to diagnosis or rule out has decreased by 19% to 24 days and the 90th %tile has decreased by 28% to 51 days. The large majority of patients have had a positive experience with their DAPs, with 95% of patients scoring their experience in the diagnostic process as “good” or “excellent”. Conclusions: The implementation of DAPs across the province is seen as a valuable component of quality of care by improving the diagnostic phase of cancer. The sustainability of the DAP model is demonstrated by the continued improvements in access and maintained patient experience in spite of growing volumes (91% increase in the past five years).
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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 | 0,007 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,002 |
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 ».