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Enregistrement W2892511959 · doi:10.1200/jgo.18.24800

Improving Quality of Radiotherapy Care Across Ontario Using a Community of Practice Approach

2018· article· en· W2892511959 sur OpenAlexaboutno aff
Padraig Warde, E. Gutierriez, Rachel Glicksman, E. Murray, M. Ang, James Gilbert, Julie Himmelman, Elizabeth Lockhart, Carina Simniceanu

Notice bibliographique

RevueJournal of Global Oncology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvances in Oncology and Radiotherapy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRadiation therapyRadiation TherapistCommunity of practiceMedical educationNursingPublic relationsPsychologyPedagogyPolitical scienceSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Communities of Practice (CoPs) are defined as “a group of people who share a concern, a set of problems, or a passion about a topic, and who deepen their knowledge and expertise by interacting on an ongoing basis”. This concept was developed by Wegner and Lave in 1991, based on the theory that learning is more than just acquiring knowledge, but rather involves being socialized into a practice and developing an identity within a community. Cancer Care Ontario (CCO) is the provincial governments advisor on the cancer system and this work documents CCO's use of CoPs to help advance the quality of care in radiotherapy in Ontario, Canada. Aim: After the divestment of radiotherapy care from a centralised structure into individual hospitals in 2003/2004, there was a marked decrease in communication between the 14 Regional Cancer Centres (RCCs) in Ontario. As a means to rebuild the sense of community among radiation medicine programs (encompassing oncologists, physicists and radiation therapists), and to facilitate communication between the RCCs, the Radiation Treatment Program (RTP) at CCO developed and organized a CoP program. The three aims were knowledge creation, knowledge transfer and exchange (KTE), and community building. The ultimate goal was to improve the safety and quality of radiotherapy by reducing variation in practice between centers. Methods: Seven CoPs have been established since 2010; 3 are disease specific (head and neck, gynecologic and lung cancers) with multidisciplinary representation from oncologists, physicists, and radiation therapists. The other 4 CoPs are single-discipline (radiation therapy, physics, radiation safety officers, clinical specialist radiation therapists) to allow for practice specific knowledge-sharing and innovation. All CoPs are led and driven by volunteer members who identify and prioritize key quality issues and select corresponding projects to pursue. Results: CCO's CoPs have produced several knowledge products, including endorsed clinical guidance documents (5), and practical implementation tools (5), with over 20 additional products currently in development. Members have delivered numerous international and national KTE presentations and hosted 51 workshops. CoP guidance documents have 1: Improved safety ( “Implementation Strategy for Radiation Safety Straps” with 100% implementation across RCCs) 2: Standardized care ( “Contouring Nomenclature - Head and Neck Cancer”) with adoption of recommendations province-wide 3: Supported infrastructure improvements (“ MRI Simulation guideline document”). Conclusion: Overall, the RTP's CoP program has been effective in achieving its main three aims: knowledge creation, KTE, and community building. This approach of a member-driven voluntary CoP should be explored and modeled in other healthcare settings as a means to develop and share knowledge, reduce variation in care, standardize practice and improve patient care.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,207
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,501
Écart entre enseignants0,440 · 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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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