Monitoring trends in waiting periods in Canada for elective surgery: validation of a method using administrative data.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Provincial governments require timely, economical methods to monitor surgical waiting periods. Although use of prospective procedure-specific registers would be the ideal method, a less elaborate system has been proposed that is based on physician billing data. This study assessed the validity of using the date of the last service billed prior to surgery as a proxy for the beginning of the post-referral, pre-surgical waiting period. METHOD: We examined charts for 31,824 elective surgical encounters between 1992 and 1996 at an Ontario teaching hospital. The date of the last service before surgery (the last billing date) was compared with the date of the consultant's letter indicating a decision to book surgery (i.e., to begin waiting). RESULTS: Several surgical specialties (but excluding cardiac, orthopedic and gynecologic) had a close correlation between the dates of the last pre-surgery visit and those of the actual decision to place the patient on the waiting list. Similar results were found for 12 of 15 individually studied procedures, including some orthopedic and gynecological procedures. CONCLUSION: Used judiciously, billing data is a timely, inexpensive and generally accurate method by which provincial governments could monitor trends in waiting times for appropriately selected surgical procedures.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».