Benchmarking quality for renal cancer surgery: Canadian Kidney Cancer information system (CKCis) perspective
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: There is a lack of validated quality metrics to evaluate the care of patients receiving surgery for renal cell carcinoma (RCC). To address this, the Kidney Cancer Research Network of Canada defined a list of quality indicators (QI) to assess hospital-level performance. We have case-mix adjusted these QIs to benchmark RCC surgical care at Canadian academic centres. METHODS: The Canadian Kidney Cancer information system (CKCis) was used to measure six QIs: laparoscopic approach proportion (LA), partial nephrectomy proportion (PN), partial nephrectomy in patients with chronic kidney disease (CKDPN), positive margin rate (PMR), partial nephrectomy complication rate (PNCx), and warm ischemia time (WIT). To benchmark performance, indirect standardization (observed-to-expected ratio) methodology was employed using multivariate regression models. RESULTS: Multivariate models for LA, PN, and CKDPN demonstrated good discrimination and were used for benchmarking. National averages of 74% (70-78%), 73% (70-75%), and 70% (67-74%) for the LA, PN, and CKDPN QIs, respectively, were determined and used to benchmark individual hospital performance. Overall, three (23%), two (15%), and two (15%) hospitals performed below expected for LA, PN, and CKDPN, respectively. Hospital identity was an independent predictor of LA, PN, and CKDPN (p<0.001). CONCLUSIONS: Significant variability between CKCis hospitals for three RCC surgical QIs exists. Using the CKCis infrastructure may provide a framework for institution-level audit feedback for quality improvement. Greater CKCis capture rates and further data supporting the construct validity of these QIs are required to extend the use of this dataset to real-world quality initiatives.
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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 | 0,013 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».