Multisite Quality Improvement Initiative to Identify and Address Racial Disparities and Deficiencies in Delivering Equitable, Patient-Centered Care for Multiple Myeloma—Exploring the Differences between Academic and Community Oncology Centers
Notice bibliographique
Résumé
Treatment of multiple myeloma (MM) is complex; however, with equal access to care, clinical outcomes for Black patients match those in other patient groups. To reveal and begin to address clinical practice barriers to equitable, patient-centered MM care, this quality improvement (QI) initiative assessed patient electronic medical records (EMRs) and surveyed patients and providers at two large hospital systems and four community-based practices. For the educational intervention, providers participated in feedback-focused grand rounds sessions to reflect on system barriers and develop action plans to improve MM care. EMR reviews revealed infrequent documentation of cytogenetics and disease staging at community-based practices compared to large hospital systems. In surveys, providers from each care setting reported different challenges in MM care. Notably, the goals of treatment for patients and providers aligned at community clinics while providers and patients from large hospital systems had discordant perspectives. However, providers in community settings underreported race-associated barriers to care and identified different factors impacting treatment decision-making than Black patients. Relative to pre-session responses, providers were more likely to report high confidence after the educational sessions in aligning treatment decisions with guidelines and clinical evidence and shared decision-making (SDM). This QI study identified discordant perceptions among providers at large hospital systems and community-based practices in providing quality MM care. Provider education yielded increased confidence in and commitment to patient-centered care.
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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 | 0,022 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».