Evaluating the primary‐to‐specialist referral system for elective hip and knee arthroplasty
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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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 | 0,006 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».