Thyroid cancer quality of care indicators: A scoping review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Thyroid cancer, the most common endocrine malignancy, has highly variable practice patterns. This scoping review aimed to identify quantitative and qualitative quality of care indicators (QIs) essential for providing optimal care in thyroid cancer management. METHODS: A comprehensive search across MEDLINE, EMBASE, PubMed, and Web of Science identified QIs defining structures, processes, and outcomes in five care phases: pre-diagnosis, diagnosis, treatment, post-treatment surveillance, and end-of-life care. RESULTS: Of the 3,143 articles screened, 36 were included, yielding 135 unique QIs. Key diagnostic QIs were the use of a standardized ultrasound reporting system (n = 4), diagnostic fine needle aspiration biopsy (FNAB) (n = 3), and FNA cytology reporting with the Bethesda System (n = 3). Common treatment QIs included thyroidectomy by high-volume surgeons (≥10-32 cases/year) (n = 7), preoperative voice assessment for high-risk patients (n = 4), and recurrent laryngeal nerve monitoring (n = 3). Serum thyroglobulin (Tg) monitoring was the primary post-treatment QI for recurrence (n = 2). CONCLUSIONS: Developing an evidence-based QI list can identify care gaps, direct targeted interventions, promote care standardization, and improve outcomes for thyroid cancer patients.
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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 | 0,020 | 0,080 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,032 | 0,038 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».