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Enregistrement W2604879053 · doi:10.1200/jco.2017.35.8_suppl.218

Improving the measurement of clinician response to symptom screening: Auditing the symptom management of cancer patients in Ontario.

2017· article· en· W2604879053 sur OpenAlexaffabout
Gillian Hurwitz, Nicole Montgomery, Lesley Moody, Colleen Bedford, Lisa Barbera

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueClinical practice guidelines implementation
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreCancer Care Ontario
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAuditConcordancePsychological interventionChartFamily medicineQuality managementNursingOperations managementInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

218 Background: Since 2007, Cancer Care Ontario has provincially mandated symptom screening of cancer patients using the Edmonton Symptom Assessment Scale (ESAS). Screening rates are the primary performance metric used across 14 Regional Cancer Centres (RCCs), however this indicator does not detail how symptoms are managed during the clinic visit. The objective is to share our accomplishments using a chart audit process and share upcoming changes aimed to improve the measurement of clinician response to symptom screening. Methods: The initial chart audit tool was created by regional stakeholders who oversee cancer symptom management. The tool measures the concordance between clinician response to the patient symptom screen and best practices outlined in the Cancer Care Ontario Symptom Management Guides. RCCs conduct an annual chart audit for seven of the ESAS symptoms, and sample at least 20 patients with high symptom scores (>=4). Chart documentation is analyzed to determine whether the patient received appropriate assessment and interventions. Results: 7,952 chart audits have been completed since 2012. Patients reporting symptom burden in FY 2015/16 often received an assessment (72-93%) and intervention (48-79%) during the clinic visit, depending on the symptom. Annual provincial aggregate results are intended to support quality improvement, inform clinician symptom management education, and provide a snapshot of resource utilization. Shortcomings of the audit have been identified over time. These highlight the need for more actionable items and a standardized process to ensure representative sampling, as aggregate results can be biased when RCCs co-opt the audit to measure local projects. This prompted an overhaul of the audit process: new audit tool created; results linkable to administrative data; and objectives clearly defined to balance local and provincial needs. Conclusions: Measuring the frequency of symptom screening is important, but the most clinically relevant question is whether the patient’s symptoms are being managed. Changing the chart audit process will ease the burden on auditors, improve data quality, and ensure data utility at all levels.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
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 enseignants0,993
Score d'incertitude au seuil0,304

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,414
Tête enseignante GPT0,565
Écart entre enseignants0,150 · 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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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