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Enregistrement W4312156210 · doi:10.1017/s0266462322003166

PD58 Implementation And Assessment Of A Lung Cancer Screening Pilot Project In Québec Through Multi-Stakeholder Collaboration

2022· article· en· W4312156210 sur OpenAlexaboutno aff
Gino Boily, Nicole Bouchard, Jim Boulanger, Marie-Hélène Brie, Nicole Ezer, Aude-Christine Guédon, Valérie Hindie, Cédric Jehanno, Camille Lehuédé, Moïshe Liberman, Hélène Lizotte, José Massougbodji, Léon Nshimyumukiza, Andréa Pelletier, Isabelle Théberge, Simon Martel, Catherine Truchon

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Technology Assessment in Health Care · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLung Cancer Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLung cancer screeningMedicineContext (archaeology)StakeholderChristian ministryLung cancerMedical physicsHealth careAgency (philosophy)Family medicinePolitical sciencePublic relationsPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction In 2019, the Québec provincial health technology assessment body (INESSS) recommended that lung cancer screening with low-dose computed tomography (LDCT) be accessible in Québec only within the context of an evaluation in the ‘real-world’ care setting. Based on this recommendation, the ministry of health (MSSS) decided, in 2020, to implement a screening pilot project and to conduct a formal evaluation, partnering with a clinical leader (principal investigator), participating hospitals, the provincial public health agency (INSPQ) and INESSS. The goal of this evaluation is to facilitate decision-making regarding the implementation of a province-wide screening program. Methods To support the implementation of the pilot project, algorithms and recommendations were developed to guide management of screening program participants. This material, based on Lung-RADS (Lung Computed Tomography Screening Reporting and Data System of the American College of Radiology), was developed by reviewing the literature and by consulting clinical experts. The evaluation plan proposes various indicators, focusing on six main topics: (i) costs, (ii) screening and investigation processes, (iii) clinical effectiveness and other effects on health, (iv) effects on smoking cessation, (v) organizational impact and (vi) implementation issues. Results INESSS has developed 12 algorithms and close to 50 recommendations for lung cancer screening and investigation, a tool for assessing lung cancer risk and a benefits/risks table. For the evaluation of the pilot project, MSSS, INSPQ and INESSS developed more than 100 indicators; short-term indicators are currently being measured and others will follow in the longer term. Since starting in June 2021, the pilot project is progressing well (as of November 28, 2021): 2,365 people have been referred, 1,272 were eligible for screening, 678 have had their first LDCT and 19 were Lung-RADS 4B or 4X. Results on indicators will help the ministry decide on the feasibility of scaling up screening to the provincial level and will highlight aspects to be improved. Conclusions This project shows how health technology assessment products can elicit changes in the health system, and how multi-stakeholder collaboration can actively support practice implementation and inform decision-making.

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)0,059
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,031
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 enseignants0,107
Score d'incertitude au seuil0,775

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0590,031
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0080,002
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0040,005
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,069
Tête enseignante GPT0,501
Écart entre enseignants0,433 · 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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