Commentary: Quality nutrition care is integral to the Oncology Care Model
Notice bibliographique
Résumé
The Oncology Care Model (OCM) is a US Centers for Medicare & Medicaid Services (CMS) specialty model implemented in 2016, to provide higher quality, more highly coordinated oncology care at the same or lower costs. Under the OCM, oncology clinics enter into payment arrangements that include financial and performance accountability for patients receiving chemotherapy treatment. In addition, OCM clinics commit to providing enhanced services to Medicare beneficiaries, including care coordination, navigation, and following national treatment guidelines. Nutrition is a component of best-practice cancer care, yet it may not be addressed by OCM providers even though up to 80% of patients with cancer develop malnutrition and poor nutrition has a profound impact on cancer treatment and survivorship. Only about half of US ambulatory oncology settings screen for malnutrition, registered dietitian nutritionists (RDNs) are not routinely employed by oncology clinics, and the medical nutrition therapy they provide is often not reimbursed. Thus, adequate nutrition care in US oncology clinics remains a gap area. Some oncology clinics are addressing this gap through implementation of nutrition-focused quality improvement programs (QIPs) but many are not. What is needed is a change of perspective. This paper outlines how and why quality nutrition care is integral to the OCM and can benefit patient health and provider outcomes.
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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 | 0,008 | 0,084 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,007 |
| Communication savante | 0,004 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,068 | 0,065 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,009 |
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 ».