Assessment of Breast Cancer Surgery in Manitoba: A Descriptive Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Variation in breast cancer surgical practice patterns can lead to poor clinical outcomes. It is important to measure and reduce variation to ensure all women diagnosed with breast cancer receive equitable, high-quality care. A population-based assessment of the variation in breast cancer surgery treatment and quality has never been conducted in Manitoba. The objective of this study was to assess the variation in surgical treatment patterns, quality of care, and post-operative outcomes for women diagnosed with invasive breast cancer. METHODS: This descriptive study used data from the Manitoba Cancer Registry, Hospital Discharge Abstracts Database, Medical Claims, Manitoba Health Insurance Registry, and Statistics Canada. The study included women in Manitoba aged 20+ and diagnosed with invasive breast cancer between 1 January 2010 and 31 December 2014. RESULTS: Axillary lymph node dissection (ALND) for node-negative disease ranged from 11.8% to 33.3%, timeliness (surgery within 30 days of consult) ranged from 33.3% to 60.2%, and re-excision ranged from 14.7% to 24.6% between health authorities. Women who underwent breast-conserving surgery had the shortest median length of stay and women who underwent mastectomy with immediate reconstruction had the longest median length of stay. In-hospital post-operative complications were higher among women who received mastectomy with immediate reconstruction (9.9%). CONCLUSION: Variation in surgical treatment, quality, and outcomes exist in Manitoba. The findings from this study can be used to inform cancer service delivery planning, quality improvement efforts, and policy development. Influencing data-driven change at the health system level is paramount to ensuring Manitobans receive the highest quality of care.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 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 ».