Importance of stratification when measuring quality of care: Results from the Project for an Ontario Women's Health Evidence-Based Report Card (POWER) study
Notice bibliographique
Résumé
6573 Background: The goal of the POWER study is to improve health and reduce inequities among women of Ontario using population-based performance measurement. All selected indicators are stratified by sex, age, income and place of residence to determine whether there are disparities in performance associated with these factors. Results pertaining to cancer (CA) indicators are presented. Methods: A modified Delphi approach was used to identify performance measures spanning the disease spectrum from screening through follow-up care and feasible to be evaluated from administrative data. Most recently available data (2003–2005) from the Ontario Cancer Registry, Registered Persons, billing and hospital databases were then used to evaluate the selected measures stratified by above four factors. Results: Twenty-nine cancer-specific indicators were selected by the panel, majority of which related to processes of care: general indicators relevant to multiple cancers (3), screening (5), breast CA (5), lung CA (3), colorectal CA (4), gynecologic CA (4), and end-of-life care (5). Among measures relating to non-sex specific cancers, few sex-related differences in care were identified. Income-based differences in care were most pronounced among the screening indicators with individuals from low-income neighborhoods less likely to receive appropriate screening or follow-up after an abnormal screening test. Among measures relating to treatment, age was the factor most frequently associated with differences in care especially in regards to radiation- or chemotherapy-related processes of care. There were geographic differences in quality of care within the province along the entire trajectory of cancer care from screening through end-of-life care. Conclusions: Among the cancer quality indicators considered, few sex-based differences exist. However, factors such as age, income and where one lives are important predictors of care underscoring the importance of stratification by such factors when evaluating quality of care. Further work is necessary to determine whether these differences in processes of care affect outcomes and how to facilitate access to care by disadvantaged groups. No significant financial relationships to disclose.
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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 | 0,082 | 0,139 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».