How Different Is Cancer Control across Canada? Comparing Performance Indicators for Prevention, Screening, Diagnosis, and Treatment
Notice bibliographique
Résumé
Meaningful performance measures are an important part of the toolkit for health system improvement. The Canadian Partnership Against Cancer has been reporting on pan-Canadian cancer system performance indicators since 2009-work that has led to the availability of standardized measures that can help to shed light on the extent of variation and opportunities for quality improvement across the country. Those measures include a core set of system indicators ranging from prevention and screening, through diagnosis and treatment, to survivorship and end-of-life care. Key indicators were calculated and graphed, showing the range from worst to best result for the provinces and territories included in the data. There were often significant differences in cancer system performance between provinces and territories. For example, smoking prevalence rates ranged from 14% to 62%. The 90th percentile wait times from an abnormal breast screen to resolution (without biopsy) ranged from 4 weeks to 8 weeks. The percentage of breast cancer resections that used breast-conserving surgery rather than mastectomy ranged from 38% to 75%. Clinical trial participation rates for adults ranged from 0.2% to 6.6%. Variations in performance indicators between Canadian jurisdictions suggest potential differences in the planning and delivery of cancer control services and in clinical practice patterns and patient outcomes. Understanding sources of variation can help to identify opportunities for improvements in the quality and outcomes of cancer control service delivery in each province and territory.
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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 | 0,011 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,019 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».