Quality indicators for end-of-life breast cancer care: Is there agreement between stakeholder groups?
Notice bibliographique
Résumé
16034 Background: Quality indicators (QIs) are tools designed to measure quality of care and help enhance quality through identifying areas needing improvement. Breast cancer offers a disease model to examine QIs for end-of-life (EOL) care. The objective of this study was to assess agreement among stakeholder groups in two Canadian provinces on QIs for EOL breast cancer. Methods: A qualitative study design using a modified Delphi method and focus groups at each study site. After a literature review, an expert panel identified 19 QIs that were potentially measurable using administrative data. The Delphi panels and focus group sessions incorporated the 19 QIs as discussion topics in Halifax, NS and Ottawa, Ont. The Delphi panels involved a multidisciplinary group of oncology health care professionals. Separate focus groups were conducted with women with metastatic breast cancer and bereaved caregivers. All group sessions were audio-taped, transcribed verbatim, audited and a thematic analysis was conducted. Results: A total of 23 health care professionals, 16 patients, 7 bereaved caregivers participated in the study. Participants attended only one group discussion, depending on group assigned. There was good agreement on QIs among patient and caregiver groups in both cities. The need for effective communication was identified as a major theme. The Delphi process yielded overall moderate agreement with QIs among health care professionals. Conclusion: Aspects of quality EOL care important to stakeholders may not be measurable from administrative data. Results from the Delphi panels indicate that patient preferences and differences in health care delivery between different jurisdictions modulated extent of agreement with QIs. No significant financial relationships to disclose.
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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 | 0,014 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 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 ».