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Enregistrement W3132842446 · doi:10.34172/ijhpm.2020.254

"There’s Not Enough Bodies to Do the Demand:" An Exploration of Key Stakeholder Views on the Role of Health Service Capacity in Shaping Cancer Outcomes in 7 International Cancer Benchmarking Partnership Countries

2020· article· en· W3132842446 sur OpenAlexfundaboutno aff
Maureen Seguin, Melanie Morris, Martin McKee, Ellen Nolte

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Health Policy and Management · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Cancer Incidence and Screening
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCancer Council VictoriaPublic Health AgencyCancer Society of New ZealandUniversity College LondonCancer Research UKPublic Health WalesCancer Institute NSWPartenariat Canadien Contre Le CancerCanadian Centre for Applied Research in Cancer Control
Mots-clésBenchmarkingGeneral partnershipKey (lock)BusinessStakeholderService (business)Stakeholder engagementProcess managementPublic relationsPolitical scienceMarketingComputer scienceFinanceComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Differences in cancer survival are shaped by differences in health system capacity in workforce and infrastructure. Part of the International Cancer Benchmarking Partnership (ICBP), this study explored stakeholders' perceptions of the role of health system capacity necessary for cancer care in influencing cancer survival in 7 high-income countries. METHODS: We conducted semi-structured interviews with 79 key informants from national, regional, and local tiers of health systems, professional bodies, patient associations, and academic experts in Australia, Canada, Denmark, Ireland, New Zealand, Norway, and the United Kingdom. Data collection was guided by a conceptual model linking characteristics of health systems and cancer survival along the cancer patient journey, from recognition of symptoms at pre-diagnostic stages through to survivorship or death. Data were analysed using a thematic approach. RESULTS: We identified 3 themes as important in shaping cancer outcomes: primary care and access to diagnostic evaluation, specialist care and access to treatment, and workforce pertaining to diagnostic and treatment phases. Improved infrastructure for diagnosis and treatment had improved cancer outcomes in all jurisdictions. However, this was seen as insufficient if staffing was inadequate. Consolidation of services and greater surgical specialisation was important in some jurisdictions if accompanied by a reconfiguration of services, in particular the creation of specialist multidisciplinary teams, along with supporting capacity in the wider health system. Staff shortages were commonly cited as reasons why some jurisdictions lagged behind others. CONCLUSION: Continued improvement in cancer outcomes will require sustained investment in plans to deliver and maintain the workforce engaged in cancer care and in the infrastructure on which they depend. However, strategic plans must recognise that systems for cancer care do not work in isolation from the rest of the health system and a whole systems approach is essential if we are to improve outcomes for an ageing, increasingly multimorbid population.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,038
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,033
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,203

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0380,033
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0090,010
Communication savante0,0060,008
Science ouverte0,0020,010
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,493
Tête enseignante GPT0,470
Écart entre enseignants0,023 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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