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Enregistrement W4390956972 · doi:10.5334/ijic.icic23213

The impact of breast surgeon information on women’s breast outcome: evidence from breast conserving therapy

2023· article· en· W4390956972 sur OpenAlexaboutno aff
Riccardo Novaro, Francesca Ferré

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Integrated Care · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPalliative careNursingMedicineHealth carePsychosocialPopulationContext (archaeology)Advance care planningPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: With the increase in life expectancy and the development of medical knowledge, the expectation that individuals will live a quality life till the very last days is becoming the norm. Palliative care is an approach that improves the quality of life of patients and their families facing the issues associated with life-threatening illness, through the prevention and relief of suffering by means of early identification, comprehensive assessment and a management plan that considers, physical, psychosocial and spiritual needs. Despite this wholesome definition, the majority of palliative care interventions remain localized and siloed. Context: In 2019, the Ministry of Health in Ontario, Canada, announced the Ontario Health Teams (OHTs) as an innovative integrated care network model to deliver integrated person-centred care to Ontarians across their life trajectory (currently there are 54 teams covering 95% of the population). These teams utilize a population health management philosophy to integrate care in a person-centered manner. Integrating palliative care across care sectors and along the trajectory of the palliative care journey is a priority to many of these teams. Approach: In the Spring of 2022, Burlington OHT formed a working group to co-design an integrated palliative care model. This working group included patients, caregivers, palliative care physicians and nurses, primary care physicians and nurses, home and community care providers, hospice care providers, policy makers, researchers and evaluators. A participatory experience-based co-design approach was taken to identify the gaps, determine best practices, design a new care model, create an implementation plan, implement, evaluate and improve. The participatory experience-based co-design approach was guided by the 11-step methodology described by O'Cathain A, et al in 2019 when co-designing complex health interventions. We added some additional steps. The modified methodology included 1) planning the co-design process, 2) involving all stakeholders (including those who will implement, deliver, use and benefit from the intervention), 3) bring together a team and establish decision-making processes, 4) needs assessment via multiple engagement tools (surveys and virtual and in-person engagement sessions), 5) review published research evidence, 6) draw on existing theories/frameworks, 7) identify relevant change ideas, 8) articulate programme theory, 9) undertake primary data collection, 10) understand the local context, 11) pay attention to future implementation of the intervention in the real world, 12) design and refine the intervention and finally 13) implement and evaluate. The project is in its concluding stages and the final findings including the detailed integrated palliative care model description and the implementation plan will be available for the conference in May Implications for applicability/transferability: Designing integrated palliative care programs is a novice area of integrated care across the world. Describing the participatory experience-based co-design approach that we followed to plan our intervention has a great potential of guiding policymakers, planners, funders and implementers on how to plan and implement such interventions by facilitating a work together-plan together approach.

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)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,104
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,095

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,104
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,005
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,001

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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,416
Écart entre enseignants0,342 · 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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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