Measuring variation in the quality of systemic anti-cancer therapy delivery across hospitals: A national population-based evaluation
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To date, there has been little systematic assessment of the quality of care associated with systemic anti-cancer therapy (SACT) delivery across national healthcare systems. We evaluated hospital-level toxicity rates during SACT treatment as a means of identifying variation in care quality. METHODS: All colorectal cancer (CRC) patients receiving SACT within 106 English National Health Service (NHS) hospitals between 2016 and 2019 were included. Severe acute toxicity rates were derived from hospital administrative data using a validated coding framework. Variation in hospital-level toxicity rates was assessed separately in the adjuvant and metastatic settings. Toxicity rates were adjusted for age, sex, comorbidity, performance status, tumour site, and TNM staging. RESULTS: Eight thousand one hundred and seventy three patients received SACT in the adjuvant setting, and 7,683 patients in the metastatic setting. Adjusted severe acute toxicity rates varied between hospitals from 11% to 49% for the adjuvant cohort, and from 25% to 67% for the metastatic cohort. Compared to the national mean toxicity rate in the adjuvant cohort, six hospitals were more than two standard deviations (2SD) above, and four hospitals were more than 2SD below. In the metastatic cohort, six hospitals were more than 2SD above, and seven hospitals were more than 2SD below the national mean toxicity rate. Overall, 12 hospitals (12%) had toxicity rates more than 2SD above the national mean, and 11 (10%) had rates more than 2SD below. CONCLUSION: There is substantial variation in hospital-level severe acute toxicity rates in both the adjuvant and metastatic settings, despite risk-adjustment. Ongoing reporting of this performance indicator can be used to focus further investigation of toxicity rates and stimulate quality improvement initiatives to improve care.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».