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Enregistrement W1970379070 · doi:10.12927/hcpol.2007.19397

Patient and Surgeon Views on Maximum Acceptable Waiting Times for Joint Replacement

2007· article· en· W1970379070 sur OpenAlexaffvenueabout
Barbara Conner‐Spady, Geoffrey Johnston, Claudia Sanmartin, John McGurran, Tom Noseworthy

Notice bibliographique

RevueHealthcare policy · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTotal Knee Arthroplasty Outcomes
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineWaiting listKnee replacementPhysical therapyTotal hip replacementOrthopedic surgeryGeneral surgerySurgeryTransplantation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To assess patient and surgeon views on maximum acceptable waiting times (MAWT) for hip and knee replacement, their determinants and their relationship to levels of urgency based on the Western Canada Waiting List Priority Criteria Score (PCS). METHODS: At the decision date for surgery, orthopaedic surgeons assessed consecutive patients with the PCS and MAWT. Patients were surveyed 3-12 months post-surgery for MAWT and potential determinants. RESULTS: The patient sample of 208 was 56% female, mean age 69 years (SD 11). Mean MAWT for patients was 18 weeks (SD 11) and for surgeons, 17 weeks (SD 11). Median MAWT for three levels of urgency (PCS) ranged from 13-17 weeks (patients) and 9-26 weeks (surgeons). Patient MAWT was unrelated to the surgeon-rated measures: MAWT (r=.05) and the PCS (r=-.10). Multiple regression analysis showed that males, knee vs. hip replacement, a longer waiting time and a perception of fairness in regard to waiting time were significant predictors of longer patient MAWT. Knee replacement, a better ability to walk without significant pain and less potential for progression of the disease were significant predictors of longer surgeon MAWT. CONCLUSIONS: Patient and surgeon perspectives on MAWT are important to the development of waiting time benchmarks. Benchmarks based on levels of urgency ensure a more transparent and fair process for waiting time management. Knowledge of determinants of MAWT should inform better management of waiting time and access, by understanding the basis of patient and physician views on acceptable waiting times.

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)0,001
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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,905
Score d'incertitude au seuil0,674

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,300 · 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'étudeAutre devis
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

Citations9
Publié2007
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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