National consensus quality indicators to assess quality of care for active surveillance in low-risk prostate cancer: An evidence-informed modified Delphi survey of Canadian urologists/radiation oncologists
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Although many low-risk prostate cancer (PCa) patients worldwide currently receive active surveillance (AS), adherence to clinical guidelines on AS and variations in care at the population level remain poorly understood. We sought to develop system-level quality indicators (QIs) and performance measures for benchmarking the quality of care during AS. METHODS: Convenience sampling methods were used to identify an expert panel among practicing urologists and radiation oncologists across Canada. QI development involved two phases: 1) proposed QIs were identified through a literature search and published clinical guidelines on AS; and 2) indicators were selected through a modified Delphi process during which each panelist independently rated each indicator based on clinical importance. QI items were chosen as appropriate measures for quality of AS care if they met prespecified criteria (disagreement index <1 and median importance of ≥7 on a nine-point scale). RESULTS: Among 42 invited expert panel members, the response rate was 45% (n=19). Expert panel members were well-represented by type of physician (84% urologists, 16% radiation oncologists) and practice setting (79% academic, 21% non-academic). The expert panel endorsed 20 of 27 potential indicators as appropriate for measuring quality of AS care. CONCLUSIONS: We developed a set of QIs to measure AS care using published guidelines and clinical experts. Use of the indicators will be assessed for feasibility in healthcare databases. Reporting quality of care with these AS indicators may enhance adherence, reduce variation in care, and improve patient outcomes among low-risk PCa patients on AS.
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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 | 0,078 | 0,072 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».