Status of Cancer Care at Network Sites of the Nation’s Academic Cancer Centers
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cancer care coordination across major academic medical centers and their networks is evolving rapidly, but the spectrum of organizational efforts has not been described. We conducted a mixed-methods survey of leading cancer centers and their networks to document care coordination and identify opportunities to improve geographically dispersed care. METHODS: A mixed-methods survey was sent to 91 cancer centers in the United States and Canada. We analyzed the number and locations of network sites; access to electronic medical records (EMRs); clinical research support and participation at networks; use of patient navigators, care paths, and quality measures; and physician workforce. Responses were collected via Qualtrics software between September 2017 and December 2018. RESULTS: Of the 69 responding cancer centers, 74% were NCI-designated. Eighty-seven percent of respondents were part of a matrix health system, and 13% were freestanding. Fifty-six reported having network sites. Forty-three respondents use navigators for disease-specific populations, and 24 use them for all patients. Thirty-five respondents use ≥1 types of care path. Fifty-seven percent of networks had complete, integrated access to their main center's EMRs. Thirty-nine respondents said the main center provides funding for clinical research at networks, with 22 reporting the main center provides all funding. Thirty-five said the main center provided pharmacy support at the networks, with 15 indicating the main center provides 100% pharmacy support. Certification program participation varied extensively across networks. CONCLUSIONS: The data show academic cancer centers have extensive involvement in network cancer care, often extending into rural communities. Coordinating care through improved clinical trial access and greater use of patient navigation, care paths, coordinated EMRs, and quality measures is likely to improve patient outcomes. Although it is premature to draw firm conclusions, the survey results are appropriate for mapping next steps and data queries.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».