Factors influencing waiting times for elective laparoscopic cholecystectomy.
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Health Canada states that waiting list information and management systems in Canada are woefully inadequate, especially for elective surgical procedures. Understanding the reasons for waiting is paramount to achieving fairness and equity. The objective of this study was to examine the impact of demographic and clinical factors and surgeon volume on waiting times for laparoscopic cholecystectomy (LC). METHODS: We comprehensively applied a wait-list database for all surgical procedures across a division of general surgery and performed a chart review of all patients undergoing LC in 2002 to collect additional demographic and clinical data. We excluded patients undergoing LC on an emergent basis or as a secondary procedure. For each patient, we calculated 2 time intervals: time from the receipt of consult to the surgical consult (interval A) and time from the surgical consult to the LC (interval B). Surgeons were categorized a priori into low- and high-volume groups, based on the median number of procedures they had performed. All analyses examining waiting times were performed with nonparametric methods. RESULTS: The study cohort included 294 patients; most (94.6%) underwent LC for biliary colic. The median waiting times for interval A and interval B were 22 days and 50 days, respectively. No associations were identified between any of the examined waiting times, sex, diagnosis or Charlston Comorbidity Index. High surgeon volume was associated with longer waiting times for interval A (median 26 v. 19 d; p=0.04) and interval B (median 58 v. 35 d; p=0.003) and was also associated with a greater number of episodes of biliary colic (2.7 v. 2.0; p=0.03). CONCLUSION: There is significant variability in specific waiting times for LC, which appears to be associated with surgeon volume. Better prioritization of patients undergoing nonemergent LC is required to improve patient care.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».