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Enregistrement W4411094435 · doi:10.1016/j.euo.2025.05.012

Quality Indicators for Renal Cancer Care: A Systematic Review

2025· review· en· W4411094435 sur OpenAlexaff
Alessio Pecoraro, Sara Costagli, Laura Marandino, Raghav Varma, Maarten Albersen, Umberto Capitanio, Michael A.S. Jewett, Alexander Kutikov, Steven MacLennan, Grant D. Stewart, Patricia Zondervan, Lorenzo Masieri, Andrea Minervini, Sergio Serni, Axel Bex, Riccardo Campi

Notice bibliographique

RevueEuropean Urology Oncology · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal cell carcinoma treatment
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineQuality (philosophy)Intensive care medicineKidney cancerCancerInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND OBJECTIVE: Quality indicators (QIs) are crucial for evaluating health care delivery, including effectiveness, safety, and patient-centered outcomes. In contrast to other fields, the definition and implementation of QIs for renal cell carcinoma (RCC) present distinct challenges and remain unmet needs. We summarized the available data on QIs for RCC, focusing on their characterization throughout the care pathway and the potential areas for further development. METHODS: A systematic review of the English-language literature was conducted using the MEDLINE, Embase, and Cochrane databases from January 2000 to March 2025, according to the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-analyses guidelines (PROSPERO ID: CRD42024511924). Quality assessment was evaluated according to the Appraisal of Indicators through Research and Evaluation (AIRE) instrument. KEY FINDINGS AND LIMITATIONS: Out of 58948 potentially relevant papers, 12 sets of QIs (including an overall number of 86 distinct QIs) were identified from 12 studies. QI sets had a large variation in development strategy and quality. Only five studies scored a total of ≥50% on the AIRE tool across four domains. The process employed to develop the set of QIs was heterogeneous across the included papers. The number of proposed QIs varied significantly across studies (range: 1-25). Only a few studies specified the target population explicitly. The QIs addressed different stages of RCC care pathways: diagnosis (33%), staging (25%), data collection (25%), treatment (67%), pathology (42%), outcomes (83%), hospital facilities (25%), and follow-up (17%). Although 83% (10/12) sets have been piloted in practice, none of these has been validated externally. Regardless of the domain, most studies did not specifically report any cutoff value to evaluate whether the proposed QIs were fulfilled or not. CONCLUSIONS AND CLINICAL IMPLICATIONS: Our review found a relative lack of evidence on QIs for RCC, as well as heterogeneity in their development strategy, definition, reporting, and the included domains of the RCC care pathway. Further efforts are needed to reach consensus on the appropriately developed QIs that could define the quality of care for RCC and to assess their association with clinical outcomes.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,721
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,068
Tête enseignante GPT0,422
Écart entre enseignants0,354 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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