Improving Access to Care, Patient Costs, and Environmental Impact Through a Community Outreach Lung Cancer Rapid Assessment Clinic
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE In Southeastern Ontario, increased patient distance from the regional lung cancer diagnostic assessment program (LDAP) is associated with a lower likelihood of patient care via LDAP while receiving care via LDAP is associated with improved survival. We implemented an LDAP outreach clinic to provide specialist assessment for patients with suspected lung cancer at a regional community hospital and assessed the impact on timeliness and accessibility of care. MATERIALS AND METHODS The Kingston Health Sciences Centre LDAP team engaged with community hospital partners to develop and launch the LDAP outreach clinic. We performed a retrospective chart review of LDAP patients (N = 1,070) before (August-November 2021; n = 234) and after implementation of the outreach clinic (November 2021-October 2022; n = 836). Descriptive data are reported as No. (%). Unpaired t tests and statistical process control charts assess for significance. A cost analysis of out-of-pocket patient costs related to travel and parking is presented in 2022 Canadian dollars (CAD). RESULTS Compared with a 3-month matched time period before (August-October 2021) and after outreach clinic (August-October 2022), the mean time from referral to assessment and time from referral to diagnosis decreased from 20.3 to 14.4 days ( P = .0019) and 40.0 to 28.9 days ( P = .0007), respectively. Over 12 months, the total patient travel was reduced by 8,856 km, which combined with parking cost-savings, resulted in patient out-of-pocket savings of CAD $5,755.60 (CAD $47.60/patient). Accounting for physician travel, the total travel saved was 5,688 km, corresponding to reduced CO 2 emissions by 1.9 tCO 2 . CONCLUSION Implementation of a lung cancer outreach clinic led to improved timeliness of care, patient cost-savings, and reduced carbon footprint while serving patients in their community.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».