Quality indicator selection for the Canadian Partnership against Cancer rectal cancer project: A modified Delphi study
Notice bibliographique
Résumé
AIM: It is well established that (i) magnetic resonance imaging, (ii) multidisciplinary cancer conference (MCCs), (iii) preoperative radiotherapy, (iv) total mesorectal excision surgery and (v) pathological assessment as described by Quirke are key processes necessary for high quality, rectal cancer care. The objective was to select a set of multidisciplinary quality indicators to measure the uptake of these clinical processes in clinical practice. METHOD: A multidisciplinary panel was convened and a modified two-phase Delphi method was used to select a set of quality indicators. Phase 1 included a literature review with written feedback from the panel. Phase 2 included an in-person workshop with anonymous voting. The selection criteria for the indicators were strength of evidence, ease of capture and usability. Indicators for which ≥90% of the panel members voted 'to keep' were selected as the final set of indicators. RESULTS: During phase 1, 68 potential indicators were generated from the literature and an additional four indicators were recommended by the panel. During phase 2, these 72 indicators were discussed; 48 indicators met the 90% inclusion threshold and included eight pathology, five radiology, 11 surgical, six radiation oncology and 18 MCC indicators. CONCLUSION: A modified Delphi method was used to select 48 multidisciplinary quality indicators to specifically measure the uptake of key processes necessary for high quality care of patients with rectal cancer. These quality indicators will be used in future work to identify and address gaps in care in the uptake of these clinical processes.
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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 | 0,195 | 0,190 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».