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Enregistrement W2801936696

Achieving World Class Outcomes in Cancer Treatment

2011· article· en· W2801936696 sur OpenAlexaboutno aff
Marcus Richards

Notice bibliographique

RevueMonographs · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Cancer Incidence and Screening
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHealth careMedicineWorld classDemographyPolitical scienceSociologyLawEngineering
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The speaker for the OHE's 16th Annual Lecture was Sir Mike Richards, National Clinical Director for Cancer and End of Life Care in England's Department of Health. In his presentation, Prof Richards addressed five questions about the NHS achieving world class outcomes in cancer: (1) What would ‘world class’ look like (2) What measures are appropriate? (3) Where are we now? (4) Why are England's outcomes below the best? and (5) What do we need to do to close the gap? ‘World class’, according to Prof Richards, would mean that the overall burden of cancer in England would be as low as anywhere in the developed world, based on reliable international comparative data. Prof Richards identified five primary measures of outcome: incidence, mortality, survival rates, the health and wellbeing of survivors, and the survivor’s experience of care. Comparing these variables across countries is not straightforward; data are available only for the first three and those often are out of date. He also identified a dozen secondary measures, focusing on public health programmes, access to care and the quality of care. Data on ‘where we are now’ are dated, with the most recent international comparative data on incidence available for 2002 and data on mortality for 2004. Prof Richards points out, however, that what’s important is that the mortality rate from cancer in England is dropping ‘satisfactorily’ and is likely to meet the targets set. With respect to care and survival, Prof Richards points to substantial progress in prevention (e.g., in smoking cessation), screening, waiting times and the use of multidisciplinary treatment approaches. He sees considerable opportunity for improvement in the proportion of patients receiving curative treatments, the use of palliative treatment (particularly chemotherapy), and one-year survival rates. To help better gauge progress, efforts to establish benchmarks and reliable international comparisons are underway. No simple answer exists as to why England’s cancer outcomes are ‘below the best’. A new international benchmarking programme, involving countries with reliable data -- Denmark, Sweden, Norway, Canada and Australia – is intended in part to help determine why cancer survival rates differ. A great deal of indirect evidence, however, points to late diagnosis and a low curative intervention rate as the main factors underlying England’s lower survival rates. The first step in improving outcomes, according to Prof Richards, is to tackle low public awareness and/or negative beliefs about cancer to avoid late presentation, low uptake of screening and patients presenting as emergencies. To give a sense of the magnitude of the problem, he noted that a quarter of all patients with bowel cancer present as emergencies. Prof Richards also believes that GPs should have access to diagnostics and the necessary education and training to make full use of them. Finally, once diagnosed, cost-effective interventions such as laparoscopic surgery, high quality radiotherapy and systemic therapies should be widely available.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,839

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,185
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,187 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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