An Inverse Optimization Approach to Measuring Clinical Pathway Concordance
Notice bibliographique
Résumé
Clinical pathways outline standardized processes in the delivery of care for a specific disease. Patient journeys through the healthcare system, however, can deviate substantially from these pathways. Given the positive benefits of clinical pathways, it is important to measure the concordance of patient pathways so that variations in health system performance or bottlenecks in the delivery of care can be detected, monitored, and acted upon. This paper proposes the first data-driven inverse optimization approach to measuring pathway concordance in any problem context. Our specific application considers clinical pathway concordance for stage III colon cancer. We develop a novel concordance metric and demonstrate using real patient data from Ontario, Canada that it has a statistically significant association with survival. Our methodological approach considers a patient’s journey as a walk in a directed graph, where the costs on the arcs are derived by solving an inverse shortest path problem. The inverse optimization model uses two sources of information to find the arc costs: reference pathways developed by a provincial cancer agency (primary) and data from real-world patient-related activity from patients with both positive and negative clinical outcomes (secondary). Thus, our inverse optimization framework extends existing models by including data points of both varying “primacy” and “alignment.” Data primacy is addressed through a two-stage approach to imputing the cost vector, whereas data alignment is addressed by a hybrid objective function that aims to minimize and maximize suboptimality error for different subsets of input data. This paper was accepted by Chung Piaw Teo, Management Science Special Section on Data-Driven Prescriptive Analytics.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».