Toward Timely Data for Cancer Research: Assessment and Reengineering of the Cancer Reporting Process
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cancer registries systematically collect cancer-related data to support cancer surveillance activities. However, cancer data are often unavailable for months to years after diagnosis, limiting its utility. OBJECTIVE: The objective of this study was to identify the barriers to rapid cancer reporting and identify ways to shorten the turnaround time. METHODS: Certified cancer registrars reporting to the Indiana State Department of Health cancer registry participated in a semistructured interview. Registrars were asked to describe the reporting process, estimate the duration of each step, and identify any barriers that may impact the reporting speed. Qualitative data analysis was performed with the intent of generating recommendations for workflow redesign. The existing and redesigned workflows were simulated for comparison. RESULTS: Barriers to rapid reporting included access to medical records from multiple facilities and the waiting period from diagnosis to treatment. The redesigned workflow focused on facilitating data sharing between registrars and applying a more efficient queuing technique while registrars await the delivery of treatment. The simulation results demonstrated that our recommendations to reduce the waiting period and share information could potentially improve the average reporting speed by 87 days. CONCLUSIONS: Knowing the time elapsing at each step within the reporting process helps in prioritizing the needs and estimating the impact of future interventions. Where some previous studies focused on automating some of the cancer reporting activities, we anticipate much shorter reporting by leveraging health information technologies to target this waiting period.
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 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 | 0,005 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».