Indicateurs de performance utiles pour soutenir la prise de décision par la médecine de famille dans la lutte contre le cancer
Notice bibliographique
Résumé
IT platforms and data-driven performance indicators have become more relevant than ever to provide decision support to all stakeholders in patient care. Healthcare management is complex and faces many challenges to improve its efficiency and performance. The COVID-19 pandemic has shaken health systems around the world. Despite this, cancer remains the leading cause of death and a major health problem in developed countries. Since the first wave of the pandemic in March 2020, many doctors around the world have raised the alarm about delays in the provision of certain care, particularly in cancer diagnosis. Access to data and information can help track the trajectory of oncology patients, however, analyzing it and having performance indicators to guide decision making would improve care delivery. However, the use of performance indicators in the practice of family physicians in Quebec is not well established, nor is it standardized in the daily individual practice of family physicians in Quebec. This work aims to fill this gap in order to provide an overview of relevant indicators that can guide family physicians in their practice, particularly in the fight against cancer. This research provides a portrait of the metrics and performance indicators reported in the literature as well as family physicians' perceptions of performance indicators to guide the care pathway of oncology patients. It contributes to the knowledge in the field of health care management and on the needs of users in the development of decision support tools, particularly in the electronic medical record.
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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 | 0,029 | 0,127 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,003 |
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 ».