Can Concordance between Actual Care Received and a Pathway Map Be Measured on a Population Level in Ontario? A Pilot Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Clinical pathways are associated with improved adherence to clinical guidelines; however, most studies have evaluated pathways for a single intervention at a single institution. The objective of the present study was to develop and evaluate a method of measuring concordance with a population-based clinical pathway map to determine if that method could be feasible for assessing overall health system performance. Methods: Patients with stage ii or iii colon cancer diagnosed in 2010 were identified, and clinical data were obtained through linkages to administrative databases. Pathway concordance was defined a priori based on receipt of key elements of the Ontario Health (Cancer Care Ontario) colorectal pathway maps. For stages ii and iii colon cancer alike, concordance was reported as the proportion of patients receiving care that followed the predefined key elements of the pathway map. Regression analysis was used to identify predictors of concordant care. Results: Our study identified 816 patients with stage ii and 800 patients with stage iii colon cancer. Of the patients with stage ii disease, 70% (n = 571) received concordant care. Of the patients with stage iii disease, results showed high concordance for all key elements except receipt of chemotherapy, leading to an overall concordance rate of 39% for that cohort. Conclusions: Our method of measuring concordance was feasible on a population-based level, but future studies to validate it and to develop more sophisticated methods to measure concordance in larger cohorts and various disease sites are necessary. Measurement of clinical pathway concordance on a population-based level has the potential to be a useful tool for assessing system performance.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».