How do the characteristics of breast cancer diagnostic assessment programmes influence service delivery: A mixed methods study
Notice bibliographique
Résumé
Diagnostic assessment programmes (DAPs) coordinate multidisciplinary teamwork (MDT), and improve wait times and patient satisfaction. No research has established optimal DAP design. This study explored how DAP characteristics influence service delivery. A mixed methods case study of four breast cancer DAPs was conducted including qualitative interviews with health-care providers and retrospective chart review. Data were integrated using multiple approaches. Twenty-three providers were interviewed; 411 medical records were reviewed. The number of visits and wait times from referral to diagnosis and consultation were lowest at a one-stop model. DAP characteristics (rural-remote region, human resources, referral volume, organisation of services, adherence to service delivery targets and one-stop model) may influence service delivery (number of visits, wait times). MDT, influenced by other DAP characteristics (co-location of staff, patient navigators, team functioning), may also influence service delivery. While the one-stop model may be ideal, all sites experienced similar and unique challenges. Further research is needed to understand how to optimise the organisation and delivery of DAP services. Measures reflecting individual, team and patient-reported outcomes should be used to assess the effectiveness and impact of DAPs in addition to more traditional measures such as wait times.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».