Increasing Referrals of Patients With Gastrointestinal Cancer to a Cancer Rehabilitation Program: A Quality Improvement Initiative
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: People with cancer are at risk for initial, late, and long-term effects of cancer and its treatments. Cancer rehabilitation (CR) focuses on prevention/treatment of these sequelae and optimization of physical, social, and vocational functioning. Our center has a multidisciplinary impairment-driven outpatient CR program, but referrals of patients with GI cancer were low. AIMS: We aimed (for 2019, relative to 2018) (1) to increase CR referrals of patients with GI cancer by 50% and (2) to increase the proportion of referrals coming from oncologists. Balancing measures included inappropriate referrals and cancellations. METHODS: A rapid cycle improvement approach was used to optimize GI referrals to the CR program. Barriers to CR referral were identified through a literature review and informal interviews of GI clinicians. Barriers included (a) knowledge of CR program existence, (b) awareness of the referral process, (c) time, and (d) lack of CR program exposure. The team used Plan-Do-Study-Act (PDSA) cycles every 2 months from January to December 2019 to address barriers. A p-chart was used to analyze the results. RESULTS: PDSA cycles included CR program advertisement, a presentation to GI staff, nurse-led patient identification, patient-facing posters, and clinician thank-you emails. The p-chart showed a 100% relative increase in referral numbers and an improvement in the percentage of patients referred by oncologists from 51% to 75%. There was no significant change in inappropriate referrals or cancellations. CONCLUSION: Through PDSA cycles, we improved the total number of patients with GI cancer and percentage referred by an oncologist to a CR program. Future work will assess sustainability.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».