Emergent and Urgent Transfers to Neurosurgical Centers in Ontario
Notice bibliographique
Résumé
Critically ill neurosurgical patients require expedient access to neurosurgical centers (NC) to improve outcome. In regionalized health systems patients are often initially evaluated at a non-neurosurgical center (NNC) and are subsequently transferred to a NC using air or ground vehicles. We sought to identify barriers to accessing a NC for critically ill patients by analyzing interfacility transfer times and referral patterns in the province of Ontario. A retrospective observational analysis was undertaken. The cohort included patients in Ontario with emergent and urgent neurologic pathologies who underwent transfer from a NNC to NC between January 1, 2011 and December 31, 2013. Timing, clinical, and geographic data were collected for each transfer. We identified 1103 emergent/urgent transfers. The median transfer time to a NC was 3.4 h (IQR -2.2, 3.8) and varied by the geographic region of origin. A total of 17% of the patients bypassed a closer NC during transfer to their destination NC. Transfers that bypassed a closer NC travelled further (101 miles vs. 296 miles, p < 0.001), took longer (3.1 h vs. 3.9 h, p < 0.001), and in some regions were associated with a higher risk of in-transit clinical decline (3.0% vs. 8.3%, p < 0.05) when compared with transfers that ended at the closest NC. Regionalization of neurosurgical services in Ontario has led to heavy reliance upon patient transfers to maintain continuity of care. Access to a NC varied across the province, which may represent regional differences in neurosurgical bed availability, resource limitations at smaller NCs, or environmental factors. Our descriptions of referral patterns and transport times can guide health system planning in Ontario and similar jurisdictions in the United States and Canada.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».