Waiting time for medical specialist consultations in Canada, 2007.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Waiting for specialist consultations can represent a substantial component of overall waiting time in the continuum of care. However, relatively little is known about the factors associated with how long patients wait for an initial specialist consultation. DATA AND METHODS: The analysis is based on a subsample of 5,515 respondents aged 15 or older to the 2007 Canadian Community Health Survey who had consulted a specialist about a new condition in the previous 12 months and reported a waiting time. Multivariate logistic regression models were used to identify patient- and provider-related factors associated with waiting time. RESULTS: Female patients were less likely than male patients to see a specialist within a month. The nature of the new condition and the source of referral were significantly associated with waiting time. Compared with those referred by a family physician, patients referred by another specialist or a health care provider other than a physician, or who did not require a referral, were more likely to have a shorter waiting time. For men, but not women, household income and immigrant status were associated with waiting time. INTERPRETATION: This analysis suggests that factors beyond medical need are associated with how long patients wait to see a specialist. More research could usefully explore decision-making and communication processes between primary care physicians and specialists to better understand how urgency is assessed, how patients are triaged for specialist consultations, and how these patterns differ among various groups of 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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».