CanIMPACT: Understanding complexities, variation, and disparities in the breast cancer care continuum in Five Canadian provinces using administrative data
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT
 ObjectiveCanIMPACT is a multi-province Canadian research team funded to understand the interplay between primary and oncology breast cancer care. A first step was to describe current practice and inter/intra-provincial care variation across the care continuum using provincial administrative health data. Here we describe the inter-provincial process and analysis plans.
 ApproachOur multi-disciplinary team includes five Canadian provinces: British Columbia, Alberta, Manitoba, Ontario and Nova Scotia. Cohorts consist of all breast cancers diagnosed from 2007 to at least 2011 in each of the five provinces. Common databases include cancer registries, census area-level income and rurality, outpatient physician claims, ambulatory care and inpatient hospitalizations. Other databases with laboratory, pharmacy, emergency services, and immigration data were available in some provinces. Common data elements across provincial datasets were identified, and a standardized methodology was developed.
 ResultsCommon data processing and analysis plans were finalized over 24 months; provinces refined details as per local context while maximizing methodological comparability. Basic descriptive analyses plus 18 phase-specific and 3 longitudinal analyses have been planned. Six plans for the diagnostic phase focus on identifying modifiable disparities in access and outcomes; 8 plans for the treatment phase focus on variation in chemotherapy treatment patterns, quality/safety, and utilization of primary care services; 4 plans for the survivorship phase focus on adherence to guidelines for follow-up breast cancer care, other chronic diseases and preventive care; 3 longitudinal analyses assess factors related to changes in utilization of chronic disease services over the cancer care continuum.
 ConclusionsWe have shown it is feasible to develop and standardize data processing and analyses across multiple provinces to address important cancer care questions across the continuum. This work will inform comparisons and improvements in Canadian cancer care. This effort has also helped increase research capacity in health services research.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».