Report from the Ready for the Next Round Thought-Leadership Roundtables on Building Resilience in Cancer Care and Control in Canada-Colorectal Cancer Canada; 2021
Notice bibliographique
Résumé
(1) Background: The COVID-19 pandemic illuminated vulnerabilities in the Canadian health care system and exposed gaps and challenges across the cancer care continuum. Canada is experiencing significant disruptions to cancer-related services, and the impact these disruptions (delays/deferrals/cancellations) have on the health care system and patients are yet to be determined. Given the potential adverse ramifications, how can Canada's health care systems build resilience for future threats? (2) Methods: To answer this question, CCC facilitated a series of four thought-leadership roundtables, each representing the views of four different stakeholder groups: patients, physicians, health care system leaders, and researchers. (3) Results: Six themes of strength were identified to serve as a springboard for building resilience including, (1) advancing virtual care and digital health technologies to prevent future interruptions in cancer care delivery. (2) developing real-time data metrics, data sharing, and evidence-based decision-making. (3) enhancing public-private-non-profit partnerships to advance research and strengthen connections across the system. (4) advancing patient-centricity in cancer research to drive and encourage precision medicine approaches to care. (5) investing in training and hiring a robust supply of health care human resources. (6) implementing a national strategy and infrastructure to ensure inter-provincial collaborative data sharing (4). Conclusions: A resilient health care system that can respond to shocks and threats is not an emergency system; it is a robust everyday system that can respond to emergencies.
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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 | 0,025 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,003 |
| Communication savante | 0,010 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,038 | 0,006 |
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 ».