Next Generation Quality: Assessing the Physician in Clinical History Completeness and Diagnostic Interpretations Using Funnel Plots and Normalized Deviations Plots in 3,854 Prostate Biopsies
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Observational data and funnel plots are routinely used outside of pathology to understand trends and improve performance. OBJECTIVE: Extract diagnostic rate (DR) information from free text surgical pathology reports with synoptic elements and assess whether inter-rater variation and clinical history completeness information useful for continuous quality improvement (CQI) can be obtained. METHODS: All in-house prostate biopsies in a 6-year period at two large teaching hospitals were extracted and then diagnostically categorized using string matching, fuzzy string matching, and hierarchical pruning. DRs were then stratified by the submitting physicians and pathologists. Funnel plots were created to assess for diagnostic bias. RESULTS: 3,854 prostate biopsies were found and all could be diagnostically classified. Two audits involving the review of 700 reports and a comparison of the synoptic elements with the free text interpretations suggest a categorization error rate of <1%. Twenty-seven pathologists each read >40 cases and together assessed 3,690 biopsies. There was considerable inter-rater variability and a trend toward more World Health Organization/International Society of Urologic Pathology Grade 1 cancers in older pathologists. Normalized deviations plots, constructed using the median DR, and standard error can elucidate associated over- and under-calls for an individual pathologist in relation to their practice group. Clinical history completeness by submitting medical doctor varied significantly (100% to 22%). CONCLUSION: Free text data analyses have some limitations; however, they could be used for data-driven CQI in anatomical pathology, and could lead to the next generation in quality of care.
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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 | 0,012 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découle