Quality of care during active surveillance in low-risk prostate cancer patients: A population-based approach.
Notice bibliographique
Résumé
16 Background: Active surveillance (AS) has become a widely accepted management strategy for low-risk (Gleason score ≤6) prostate cancer (PC). Given the large proportion of low-risk PC (60-90%) patients who currently receive AS, adherence to clinical guidelines on AS and variations in care at the population level remain surprisingly poorly understood. Further, it is presently unclear how often patients receive high quality AS care in community settings (almost all published data come from academic centers), yet the majority of AS occurs in community settings. Thus, there is significant interest in developing system-level quality indicators (QIs). We sought to develop structure-process-outcome-based QIs to enable benchmarking during AS follow-up using data available in Canadian administrative databases. Methods: We performed a detailed literature search on QIs in PC as well as broader theoretical concepts on QIs and consulted with clinical leaders from a major cancer centre. Current guidelines on AS and potential quality indicators were identified from a literature search. AS-specific QIs were tested among low-risk PC who were managed with AS between 2002-2011 using population-level cancer registry databases. We assessed adherence to clinical guidelines using QIs, and compared with health care system-related characteristics. Results: 25 indicators were proposed [structure of care (n = 5), process of care (n = 16) and health outcomes (n = 4)]. Overall 39% received AS, with 88% managed by a urologist. Only 43% of low volume (≤3 positive cores) patients underwent AS. Adherence of confirmatory biopsy with guidelines was performed on only 32% of patients, and adherence was better in higher volume institutions, among higher volume physicians, and in cancer centers. 5-and 10-year PC specific survival were significantly better among high volume physicians. Conclusions: We have proposed a set of QIs for measuring AS care. Initial data show that higher volume institution or higher volume physician and cancer center had better adherence to quality of AS care. Long term survival was better among patients treated by high volume physicians. Further validation of these QIs is ongoing.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,012 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,021 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».