Understanding How Surgeons Improve the Quality of Breast Cancer Surgery Using the Theoretical Domains Framework
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To understand how surgeons improve the quality of breast cancer surgery. Background: Between 2007 and 2021, breast cancer surgeons in Manitoba, Canada, participated in national initiatives to build a local capacity for quality improvement (QI) in cancer surgery. Key aspects of these initiatives include audit and feedback reports using data from synoptic operative reports and communities of practice. Surgeon engagement in breast cancer surgery QI in Manitoba has not been evaluated since the initiatives were concluded in 2021. Methods: We conducted 60-minute virtual semi-structured qualitative interviews with surgeons who performed breast cancer surgery in Manitoba, Canada, between 2021 and 2024. The interviews were guided by the theoretical domain framework. The thematic analyses were performed by 2 independent researchers. Results: Twelve surgeons were interviewed. Surgeons were motivated to ensure timely care close to home, with excellent oncological, surgical, and aesthetic outcomes. They felt capable of monitoring and improving their surgical quality by tracking their own metrics, collaborating with multidisciplinary colleagues, engaging in continuous professional development, and advocating for improvement. Audit and feedback reports were not perceived to improve the quality of surgery. They felt limited opportunities to sustain improvement strategies. Resource constraints and leadership support within the healthcare system were major barriers to achieving their ideal quality of care. Conclusion: Surgeons performing breast cancer surgery in Manitoba were motivated and capable of improving the quality of breast cancer surgery. However, they perceive limited opportunities and barriers within the healthcare systems to doing so. Future research will provide information on broader contextual factors affecting breast cancer surgery QI.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle