Plastic surgery wait times in Ontario: A potential surrogate for workforce demand
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Accurate projections of plastic surgeon workforce requirements are essential to ensure a high standard of care and to properly allocate health care resources. Wait-time data were used to identify geographical areas that may benefit from additional plastic surgeons. METHODS: Plastic surgery wait times were analyzed using data from Ontario's Wait Time Information System for 2009 to 2010. Data were compared with benchmarks published by the Canadian Society of Plastic Surgeons, and plastic surgeon density was captured by the Ontario Physician Human Resources Data Centre. RESULTS: Aggregate plastic surgery wait times at the 90th percentile failed to meet targets based on priority. For priority 2 (target = 28 days) and priority 3 cases (target = 84 days), wait times were 35 and 101 days, respectively (P<0.05). Wait times also consistently exceeded provincial standards in the southwestern (Local Health Integration Network [LHIN] 2), eastern (LHINs 10 and 11) and northeastern (LHIN 13) regions of Ontario. A negative correlation (r=-0.37; P<0.05) between wait times and surgeon density for priority 4 cases was observed, suggesting that more surgeons per capita is associated with shorter wait times for these lower-priority cases. In contrast, a positive correlation was observed for priority 2 (r=0.50; P<0.05) and priority 3 cases (r=0.35; P<0.05). CONCLUSION: Plastic surgery wait times in Ontario exceeded benchmarks in several geographical regions. Paradoxically, for high-priority cases, wait times were longer in LHINs with a higher density of plastic surgeons. Further investigation into patient mobility, physician practice patterns and the availability of hospital resources, such as hospital beds or operating room time, is required.
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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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».