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Enregistrement W1862962665 · doi:10.1186/1472-6963-5-63

Chances of late surgery in relation to length of wait lists

2005· article· en· W1862962665 sur OpenAlexafffundabout
Boris Sobolev, Adrian R. Levy, Lisa Kuramoto, Robert Hayden

Notice bibliographique

RevueBMC Health Services Research · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare Operations and Scheduling Optimization
Établissements canadiensCentre for Advancing Health OutcomesSt. Paul's HospitalVancouver Coastal HealthVancouver Coastal Health Research InstituteRoyal Columbian HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesVancouver Coastal Health Research InstituteCanada Research ChairsMichael Smith Health Research BC
Mots-clésMedicineOdds ratioConfidence intervalCohortSurgeryPopulationBypass surgeryOddsEmergency medicineArteryInternal medicineLogistic regression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The proportion of patients who undergo surgery within a clinically safe time is an important performance indicator in health systems that use wait lists to manage access to care. However, little is known about chances of on-time surgery according to variations in existing demand. We sought to determine what proportion of patients have had late coronary bypass surgery after registration on wait lists of different size in a network of hospitals with uniform standards for timing of surgery. METHODS: Using records from a population-based registry, we studied wait-list times prospectively collected in a cohort of patients registered on wait lists for coronary artery bypass grafting procedures. We compared the number of weeks from registration to surgery against target access times established for three urgency groups. The chances of undergoing surgery within target time have been evaluated in relation to wait-list size at registration and the number of surgeries performed without registration on a wait list. RESULTS: In 1991-2001, two in three patients were at risk of late surgery when registered on wait lists for isolated coronary bypass procedures in British Columbia, Canada. Although urgent patients had never seen a wait list with clearance time exceeding one week, the odds of on-time surgery were reduced by 25%, odds ratio [OR] = 0.75 (95% confidence interval [CI] 0.65-0.87) for every additional operation performed without registration on a list. When the wait list at registration required a clearance time of over one month, semi-urgent patients had 51% lower odds of on-time surgery as compared to lists with clearance time less than one week, OR = 0.49 (95%CI 0.41-0.60), after adjustment for age, sex, comorbidity, calendar period, hospital and week on the list. In the non-urgent group, the odds were 69% lower, OR = 0.31 (95%CI 0.20-0.47). Every time an operation in the same hospital was performed without registration on a wait list, the odds of on-time surgery for listed patients were reduced by 7%, OR = 0.93 (95%CI 0.91-0.95) in the semi-urgent group, and by 10%, OR = 0.90 (95%CI 0.87-0.94), in the non-urgent group. CONCLUSION: Chances of late surgery increase with the wait-list size for semi-urgent and non-urgent patients needing coronary bypass surgery. The weekly number of patients who move immediately from angiography to the operation without registration on a wait list reduced chances of surgery within target time in all urgency groups of listed patients. When advising patients who will be placed on the wait list about the expected time to treatment, hospital managers should take into account the current list size as well as the weekly number of patients who require CABG immediately after undergoing coronary angiography.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,183
Tête enseignante GPT0,532
Écart entre enseignants0,348 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2005
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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