Expansion of high-quality specialized services: The gynecologic oncology experience in Ontario hospitals.
Notice bibliographique
Résumé
39 Background: In Ontario’s publicly funded cancer system, patient access to Gynecological Oncology (GyneOnc) care is threatened by growing demand, waiting times and need for lengthy patient travel. Cancer Care Ontario has published organizational standards that lay out the minimum clinical elements and infrastructure needed for a high quality program. Capacity planning and readiness assessments were used to guide GyneOnc expansion into non-academic regional cancer centres to alleviate system pressure. We evaluated early expansion activities to learn about critical factors and generate recommendations for future growth of this specialized oncology service. Methods: Capacity planning for new centres factored health human resources (HHR), patient volume and travel distances, ensuring that existing programs maintain critical mass. Evaluation included review of documents and readiness assessments related to the expansion projects undertaken to date. Interviews were done with GyneOncologists and administrators working at local and provincial levels to discover areas of risk, key factors for success, and recommended strategies for future expansion. Results: Gyne Onc programs need adequate resourcing (minimum 3 GyneOncs) to meet patient demand, support on-call and offer resilience to parental/medical leaves. Programs need engagement from other surgical and medical subspecialties, and clinical services (e.g. pathology, diagnostic imaging) for integrated, multidisciplinary care. Academic appointments, residencies, fellowships, and support for research provide links with universities, important for credibility. Endorsement by senior leadership - both management and clinical - is crucial. Organizational standards need specificity around the infrastructure and multidisciplinary environment needed for program success. Conclusions: HHR planning and readiness assessment are critical enablers in the expansion of specialized services like GyneOnc beyond academic centres. New programs need to consider the adequacy and appropriateness of staffing models, broad engagement of the clinical team, and linkages to academia, in order to ensure program sustainability and acceptability.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».