Assessment of quality-of-care indicators for colorectal cancer surgery at a single centre in a developing country
Notice bibliographique
Résumé
Background: The implementation of quality-of-care indicators aiming to improve colorectal cancer (CRC) outcomes has been previously described by Cancer Care Ontario. The aim of this study was to assess the quality-of-care indicators in CRC at a referral centre in a developing country and to determine whether improvement occurred over time. Methods: We performed a retrospective study of our prospectively collected database of patients after CRC surgery from 2001 to 2016. We excluded patients who underwent local transanal excision, pelvic exenteration or palliative procedures. We evaluated trends over time using the Cochran–Armitage test for trend. Results: A total of 343 patients underwent surgical resection of CRC over the study period. There was improvement of the following indicators over time: the proportion of patients detected by screening (p = 0.03), the proportion of patients with preoperative liver imaging (p = 0.001), the proportion of patients with stage II or III rectal cancer who received neoadjuvant chemotherapy (p = 0.03), the proportion of patients with pathology reports that indicated the number of lymph nodes examined and the number of positive nodes (p = 0.001), and the proportion of patients with pathology reports describing the details on margin status (p = 0.001). Conclusion: This study showed the feasibility of applying the Cancer Care Ontario indicators for evaluating outcomes in CRC treatment at a single centre in a developing country. Although there was an improvement of some of the quality-of-care indicators over time, policies and interventions must be implemented to improve the fulfillment of all indicators.
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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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».