Establishing achievable benchmarks for quality improvement in systemic therapy for early‐stage breast cancer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Setting realistic targets for performance is a consistent challenge in quality improvement. In the current study, the authors used administrative data to define achievable targets for a panel of 15 previously developed quality indicators (QIs) focusing on systemic therapy in patients with early-stage breast cancer. METHODS: Deterministically linked administrative databases were used to identify patients with TNM stage I to stage III breast cancer who were diagnosed between 2006 and 2010 in Ontario, Canada. For each individual indicator, data-driven empirical benchmarks were calculated using the pared-mean benchmark approach. Variation in institution-level performance for each indicator was examined through the construction of funnel plots. RESULTS: A total of 28,303 patients with early-stage breast cancer were identified, 43% of whom received adjuvant chemotherapy. For the 9 QIs for which receiving the service or outcome was desirable (ie, consultation with a medical oncologist), the benchmark varied from 40.9% to 100%. For the 6 indicators for which not receiving the service or outcome was desirable (ie, incidence of febrile neutropenia), the benchmark varied from 0% to 49.0%. There was substantial variation noted with regard to the number of institutions meeting the target and the amount of interinstitution variation between the QIs. Top performing institutions varied by indicator, with no individual institution meeting the benchmark for all indicators. For the majority of indicators, institution size was not found to be correlated with performance. CONCLUSIONS: Data-derived benchmarking can be used to facilitate quality improvement by identifying areas of both good as well as suboptimal performance while defining an achievable target for which to strive. Cancer 2017;123:3772-3780. © 2017 American Cancer Society.
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 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 | 0,085 | 0,194 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».