Pathology quality improvement in British Columbia using performance measurement and knowledge mobilization.
Notice bibliographique
Résumé
54 Background: Pathology reporting content and formatting varies considerably in British Columbia (BC). The impact of this variability on the quality of care is unknown but it hinders effective data collection and measurement to guide quality improvement. A knowledge mobilization project that digitalized standardized reporting would ensure report completeness and generation of comparative performance data could be used within communities of practice to facilitate peer-to-peer conversations and create action plans to improve patient care. Methods: In 2014 BC adopted the College of American Pathologists cancer checklists as the standard for synoptic reporting using a single standalone electronic synoptic reporting program which interfaced with all five provincial laboratory information systems. Using the tool ensures all mandatory clinical prognostic indicators are reported. Discrete data elements were transmitted to a central data repository (CDR) which was mined to compile key performance indices reports for individual pathologists and generate comparative data reports at the institutional, regional and provincial level. Results: In the first six months of its implementation there was variation from 11-94% across different laboratories in their adoption of the reporting tool. The goal is to increase the average adoption rate from 76% to 90%. Analysis of data showed a highly comparable pattern of pathology practice across the major cancer sites/types and comparable to other Canadian provinces and the literature. Advisory committee reviews with interdisciplinary discussion of comparative data reports revealed potential areas for clinical improvement. For example, significant variation in the number of lymph nodes in colorectal resections was identified with some sites falling short of published recommendations. Conclusions: Population-based standardized digitalized pathology data reporting with centralized data collection can be achieved. Analysis of this data enables monitoring of performance metrics and meaningful discussions via communities of practice identify areas for quality improvement and create action plans.
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 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 | 0,009 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».