Measuring and improving cervical, breast, and colorectal cancer screening rates in a multi-site urban practice in Toronto, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Our Family Health Team is located in Toronto, Canada and provides care to over 35 000 patients. Like many practices in Canada, we took an opportunistic approach to cervical, breast, and colorectal cancer screening. We wanted to shift to a proactive, population-based approach but were unable to systematically identify patients overdue for screening or calculate baseline screening rates. Our initiative had two goals: (1) to develop a method for systematically identifying patients eligible for screening and whether they were overdue and (2) to increase screening rates for cervical, breast, and colorectal cancer. Using external government data in combination with our practice's electronic medical record, we developed a process to identify patients eligible and overdue for cancer screening. After generating baseline data, we implemented an evidence-based, multifaceted intervention to improve cancer screening rates. We sent a personalized reminder letter to overdue patients, provided physicians with practice-level audit and feedback, and improved our electronic reminder function by updating charts with accurate data on the Fecal Occult Blood Test (FOBT). Following our initial intervention, we sought to maintain and further improve our screening rates by experimenting with alternative recall methods and collecting patient feedback. Screening rates significantly improved for all three cancers. Between March 2014 and December 2016, the cervical cancer screening rate increased from 60% to 71% (p<0.05), the breast cancer screening rate increased from 56% to 65% (p<0.05), and the overall colorectal screening rate increased from 59% to 70% (p<0.05). The increase in colorectal screening rates was largely due to an increase in FOBT screening from 18% to 25%, while colonoscopy screening remained relatively unchanged, shifting from 45% to 46%. We also found that patients living in low income neighbourhoods were less likely to be screened. Following our intervention, this equity gap narrowed modestly for breast and colorectal cancer but did not change for cervical cancer screening. Our future improvement efforts will be focused on reducing the gap in screening between patients living in low-income and high-income neighbourhoods while maintaining overall gains.
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 | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».