Setting quality improvement priorities for women receiving systemic therapy (ST) for early stage breast cancer (EBC) using population level administrative data.
Notice bibliographique
Résumé
299 Background: Routine evaluation of evidence informed quality measures (QM) can drive improvement in cancer systems by highlighting potential gaps in care. Targeting quality improvement at QMs that demonstrate substantial variation has the potential to make the largest impact on quality at a population level. We aimed to use variation in performance to set priorities for improving the quality of ST for women with EBC. Methods: EBC cases diagnosed 2006 – 2010 in Ontario, Canada were identified in the Ontario Cancer Registry and linked deterministically to multiple health care databases. A panel of QMs, previously developed to be operationalized for administrative data, was applied to reflect the quality of ST. Each QM was evaluated in all patients who met the inclusion criteria for the individual measure. QMs were ranked based on institutional variation in performance using the mean absolute difference (MAD). Results: We identified 28,303 patients, treated at 84 institutions. The performance of each QM is listed in Table 1. Timely receipt of ST, febrile neutropenia (FN) secondary prophylaxis, emergency room visits or hospitalizations, receipt of hormonal therapy (HT) and the use of surveillance imaging represented the 5 QM that demonstrated the greatest variation. Conclusions: Considerable institutional-level variation highlights potentially actionable areas of improvement [Table: see text]
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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 | 0,015 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».