How a Canadian federal organization integrated synoptic reporting and quality improvement tools to drive a national learning health system in cancer surgery
Notice bibliographique
Résumé
Accurate and complete surgical and pathology reports are the cornerstone of treatment decisions and cancer care excellence. Synoptic reporting is a process for reporting specific data elements in a specific format in surgical and pathology reports. Since 2007, the Canadian Partnership Against Cancer has led the implementation of synoptic reporting mechanisms across multiple cancer disease sites and jurisdictions across Canada. While the implementation of synoptic reporting has been successful, its use to drive improvements in the quality of cancer care delivery has been lacking. Here we describe the 4-year, national multi-jurisdictional quality improvement initiative to catalyse the use synoptic data to drive cancer system improvements. Resources provided to the jurisdictions included operational funding, training in quality improvement methodology, national forums, expert coaches, and ad hoc monitoring and support. The program emphasized foundational concepts including data literacy, audit and feedback reports, communities of practice, and positive deviance methodology.
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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 | 0,077 | 0,090 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,021 | 0,008 |
| Communication savante | 0,015 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».