Alberta Rectal Cancer Initiative (ARCI): Implementation of a provincial rectal cancer clinical pathway quality improvement project
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND:A multi-disciplinary evidence-based clinical pathway with discipline-specific goals was created. Following baseline data collection (2010 – 2013), stakeholders from radiology, oncology, surgery, and pathology were engaged to standardize care and inform reporting schemas. Education days with international experts from each discipline were held to reinforce best practice. Synoptic reporting templates were developed for radiology and surgery. METHODOLOGY:Quality indicators determining adherence to best practice and oncologic outcomes from each discipline were collated and reported. Pathology reports were used as quality assurance for surgical technique and MRI staging. The appropriate use of neoadjuvant therapy was correlated with collaborative staging. These measures were then used to provide on-going individualized audit and feedback reports to practitioners through a secure web-based portal; reports contain individual physician data and aggregate provincial data for each indicator to inform and improve practice. RESULTS:Compared to baseline (2013), by 2015 there was a 14% increase in the use of preoperative staging MRI, provincially. Reporting also improved for essential elements on rectal staging MRI, including distance to mesorectal fascia (22 to 81%), extramural venous invasion (17 to 70%), relation to anal sphincter (29 to 78%), and relation to peritoneal reflection (6 to 64%). Surgical technique improved with 91% of rectal specimens graded as ‘complete’ or ‘near-complete’ and a margin positivity of 7% on pathology. Nearly all (94%) pathology reports were completed synoptically, with 90% reporting all mandatory data elements. CONCLUSION:Implementation of a clinical pathway for rectal cancer has improved uptake of best practice across the clinical continuum; this sustainable multifaceted approach includes education, engagement, feedback reporting, and is easily adaptable to other tumour groups. * Indicates faculty mentor
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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 | 0,003 | 0,007 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».