Consensus-Derived Quality Performance Indicators for Neuroendocrine Tumour Care
Notice bibliographique
Résumé
Quality performance indicators (QPIs) are used to monitor the delivery of cancer care. Neuroendocrine tumours (NETs) are a family of individually uncommon cancers that derive from neuroendocrine cells or their precursors, and can occur in most organs. There are currently no QPIs available for NETs and their heterogeneity makes QPI development difficult. CommNETs is a collaboration between NET clinicians, researchers and advocates in Canada, Australia and New Zealand. We created QPIs for NETs using a three-step consensus process. First, a multidisciplinary team used the nominal group technique to create candidates (n = 133) which were then curated into appropriateness statements (62 statements, 44 sub-statements). A two-stage modified RAND/UCLA Delphi consensus process was conducted: an online survey rated the statement appropriateness then the top-ranked statements (n = 20) were assessed in a face-to-face meeting. Finally, 10 QPIs met consensus criteria; documentation of primary site, proliferative index, differentiation, tumour board review, use of a structured pathology report, presence of distant metastasis, 5- and 10-year disease-free and overall survival. These NET QPIs will be trialed as a method to monitor and improve care for people with NETs and to facilitate international comparison.
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 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 | 0,002 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».