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Enregistrement W4295987847 · doi:10.1503/cjs.001116

Innovative practice model to optimize resource utilization and improve access to care for high-risk and BRCA+ patients

2017· article· en· W4295987847 sur OpenAlexaffvenue
Linden K. Head, Carolyn Nessim, Kirsty U Boyd

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Surgery · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBRCA gene mutations in cancer
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCandidacyReferralMastectomyBreast cancerSurgeryCancerEmergency medicineInternal medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Bilateral prophylactic mastectomy (BPM) has shown breast cancer risk reduction in high-risk/BRCA+ patients. However, priority of active cancers coupled with inefficient use of operating room (OR) resources presents challenges in offering BPM in a timely manner. To address these challenges, a rapid access prophylactic mastectomy and immediate reconstruction (RAPMIR) program was innovated. The purpose of this study was to evaluate RAPMIR with regards to access to care and efficiency. Methods: We retrospectively reviewed the cases of all high-risk/BRCA+ patients having had BPM between September 2012 and August 2014. Patients were divided into 2 groups: those managed through the traditional model and those managed through the RAPMIR model. RAPMIR leverages 2 concurrently running ORs with surgical oncology and plastic surgery moving between rooms to complete 3 combined BPMs with immediate reconstruction in addition to 1–2 independent cases each operative day. RAPMIR eligibility criteria included high-risk/BRCA+ status; BPM with immediate, implant-based reconstruction; and day surgery candidacy. Wait times, case volumes and patient throughput were measured and compared. Results: There were 16 traditional patients and 13 RAPMIR patients. Mean wait time (days from referral to surgery) for RAPMIR was significantly shorter than for the traditional model (165.4 v. 309.2 d, p = 0.027). Daily patient throughput (4.3 v. 2.8), plastic surgery case volume (3.7 v. 1.6) and surgical oncology case volume (3.0 v. 2.2) were significantly greater in the RAPMIR model than the traditional model (p = 0.003, p < 0.001 and p = 0.015, respectively). Conclusion: A multidisciplinary model with optimized scheduling has the potential to improve access to care and optimize resource utilization.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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.

Tête enseignante Opus0,045
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,272 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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