Quality criteria for pediatric oncology centers: A systematic literature review
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Survival of children and adolescents diagnosed with cancer improved over the last decades due to better diagnostics, treatment, and supportive care. Quality criteria that measure, compare, and make the quality of care of individual pediatric oncology centers more transparent are heterogeneous and inconsistent. AIM: With this systematic review, we aimed to summarize existing quality criteria for pediatric oncology centers in countries with highly developed health-care systems. METHODS: We searched three databases for publications, and websites for guidelines about quality criteria for pediatric oncology centers in February 2022. We considered all types of publications except expert opinions. We excluded publications not focusing on highly developed health-care systems, addressing the certification of professionals, or focusing on subspecialties (e.g., pediatric neuro-oncology). We discarded quality criteria if they were too specific (e.g., for a specific treatment center), too broad (e.g., national 5-year overall survival), or if the aspect was covered by standardized clinical procedures or at the national level. We grouped the identified criteria thematically. RESULTS: We identified 18 publications and guideline documents with 530 criteria, of which 201 fulfilled the inclusion criteria. The combination of similar criteria resulted in 90 overarching criteria, which we assigned to the following categories: facilities and networks, multidisciplinary team and other experts, supportive care, treatment, long-term care, and volume and numbers. CONCLUSION: Our results provide a comprehensive overview of existing quality criteria for pediatric oncology in countries with highly developed health-care systems. These criteria can serve as a basis to develop national quality criteria in pediatric oncology.
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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 | 0,040 | 0,195 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,036 | 0,033 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».