Development of population‐level colon cancer pathway concordance measures and association with survival
Notice bibliographique
Résumé
Clinical cancer pathways help standardize healthcare delivery to optimize patient outcomes and health system costs. However, population-level measurement of concordance between standardized pathways and actual care received is lacking. Two measures of pathway concordance were developed for a simplified colon cancer pathway map for Stage II-III colon cancer patients in Ontario, Canada: a cumulative count of concordant events (CCCE) and the Levenshtein algorithm. Associations of concordance with patient survival were estimated using Cox proportional hazards models adjusted for patient characteristics and time-dependent cancer-related activities. Models were compared and the impact of including concordance scores was quantified using the likelihood ratio chi-squared test. The ability of the measures to discriminate between survivors and decedents was compared using the C-index. Normalized concordance scores were significantly associated with patient survival in models for cancer stage-a 10% increase in concordance for Stage II patients resulted in a CCCE score adjusted hazard ratio (aHR) of death of 0.93, 95% CI 0.88-0.98 and a Levenshtein score aHR of 0.64, 95% CI 0.60-0.67. A similar relationship was found for Stage III patients-a 10% increase in concordance resulted in a CCCE aHR of 0.85, 95% CI 0.81-0.88 and a Levenshtein aHR of 0.78, 95% CI, 0.74-0.81. Pathway concordance can be used as a tool for health systems to monitor deviations from established clinical pathways. The Levenshtein score better characterized differences between actual care and clinical pathways in a population, was more strongly associated with survival and demonstrated better patient discrimination.
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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 | 0,011 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».