Evaluating the primary‐to‐specialist referral system for elective hip and knee arthroplasty
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
RATIONALE, AIMS AND OBJECTIVES: Persistently long waiting times for hip and knee total joint arthroplasty (TJA) specialist consultations have been identified as a problem. This study described referral processes and practices, and their impact on the waiting time from referral to consultation for TJA. METHODS: A mixed-methods retrospective study incorporating semi-structured interviews, patient chart reviews and observational studies was conducted at three clinic sites in Alberta, Canada. A total of 218 charts were selected for analysis. Standardized definitions were applied to key event dates. Performance measures included waiting times percentage of referrals initially accepted. Voluntary (patient-related) and involuntary (health system-related) waiting times were quantified. RESULTS: All three clinics had defined, but differing, referral processing rules. The mean time from referral to consultation ranged from 51 to 139 business days. Choosing a specific surgeon for consultation rather than a next available surgeon lengthened waits by 10-47 business days. Involuntary waiting times accounted for at least 11% of total waiting time. Approximately 40-80% of the time patients with TJA wait for surgery was in the consultation period. Fifty-four per cent of new referrals were initially rejected, prolonging patient waits by 8-46 business days. CONCLUSIONS: Our results suggest that variation in referral processing led to increased waiting times for patients. The large proportion of total wait attributable to waiting for a surgical consultation makes failure to measure and evaluate this period a significant omission. Improving referral processes and decreasing variation between clinics would improve patient access to these specialist referrals in Alberta.
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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 | 0,029 | 0,051 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle