Clinical and policy contexts for cancer care: Evidence from Denmark, Ireland and Ontario (Canada)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background We know there are large differences in cancer survival between countries. We know much less about why they exist and persist. In the International Cancer Benchmarking Partnership, we are seeking to understand the influences on patient journey in different countries. In this study we explore how health system factors impact on cancer care in Denmark, Ireland, and Ontario (Canada) to identify common themes, national specificities, and messages for other health care providers. Methods We systematically analysed (i) cancer policy and strategy documents from the three jurisdictions, published between 1995-2014 (n = 20) and (ii) interviews with key informants representing government, health services providers, professional bodies and patient organisations (n = 25). We thematically analysed both datasets using NVivo. Results Five themes emerged from the document review and were confirmed by interview: governance, quality assurance, service delivery, infrastructure and workforce. All three jurisdictions introduced a designated organisation to lead, monitor and, in Ontario, fund cancer services. Reducing wait times was prioritized, with the expansion of diagnostic capacity from the 2000s, for example. Concentrating services into fewer specialist centres was widely viewed as crucial for improving survival for some cancers. Yet policy intent was not always successfully realised on the ground, with lack of sustained investment, organisational barriers or logistical challenges impeding implementation. Jurisdictions face particular challenges maintaining and upgrading infrastructure and equipment, and recruiting and retaining critical staff, specifically in radiology and primary care. Conclusions Cancer care is complex and understanding the interrelationships between factors acting at different levels of the health system is important to improve outcomes. Continued investment in infrastructure and people will be essential. Key messages Countries face common challenges in creating health systems that optimise cancer outcomes. Sustained investment in equipment and human resources will be critical to optimise cancer care and survival.
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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 | 0,016 | 0,070 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,005 |
| Communication savante | 0,009 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».