Restructuring Skin Cancer Care in Ontario: A Provincial Plan
Notice bibliographique
Résumé
There is a global rise in skin cancer incidence, resulting in an increase in patient care needs and healthcare costs. To optimize health care planning, costs, and patient care, Ontario Health developed a provincial skin cancer plan to streamline the quality of care. We conducted a systematic review and a grey literature search to evaluate the definitions and management of skin cancer within other jurisdictions, as well as a provincial survey of skin cancer care practices, to identify care gaps. The systematic review did not identify any published comprehensive skin cancer management plans. The grey literature search revealed skin cancer plans in isolated regions of the United Kingdom (U.K.), National Institute for Health and Care Excellence (NICE) guidelines for skin cancer quality indicators and regional skin cancer biopsy clinics, and wait time guidelines in Australia and the U.K. With the input of the Ontario Cancer Advisory Committee (CAC), unique definitions for complex and non-complex skin cancers and the appropriate cancer services were created. A provincial survey of skin cancer care yielded 44 responses and demonstrated gaps in biopsy access. A skin cancer pathway map was created and a recommendation was made for regional skin cancer biopsy clinics. We have created unique definitions for complex and non-complex skin cancer and a skin cancer pathways map, which will allow for the implementation of both process and performance metrics to address identified gaps in care.
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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) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,002 |
| 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 ».