Seasonality of service provision in hip and knee surgery: A possible contributor to waiting times? A time series analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The question of how best to reduce waiting times for health care, particularly surgical procedures such as hip and knee replacements is among the most pressing concern of the Canadian health care system. The objective of this study was to test the hypothesis that significant seasonal variation exists in the performance of hip and knee replacement surgery in the province of Ontario. METHODS: We performed a retrospective, cross-sectional time series analysis examining all hip and knee replacement surgeries in people over the age of 65 in the province of Ontario, Canada between 1992 and 2002. The main outcome measure was monthly hospitalization rates per 100,000 population for all hip and knee replacements. RESULTS: There was a marked increase in the rate of hip and knee replacement surgery over the 10-year period as well as an increasing seasonal variation in surgeries. Highly significant (Fisher Kappa = 16.05, p < 0.01; Bartlett-Kolmogorov-Smirnov Test = 0.31, p < 0.01) and strong (R2Autoreg = 0.85) seasonality was identified in the data. CONCLUSION: Holidays and utilization caps appear to exert a significant influence on the rate of service provision. It is expected that waiting times for hip and knee replacement could be reduced by reducing seasonal fluctuations in service provision and benchmarking services to peak delivery. The results highlight the importance of system behaviour in seasonal fluctuation of service delivery.
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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 | 0,004 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».