Whoʼs in the Driverʼs Seat? The Influence of Patient and Physician Enthusiasm on Regional Variation in Degenerative Lumbar Spinal Surgery
Notice bibliographique
Résumé
STUDY DESIGN: Cross-sectional population-based study using administrative databases, census data, and surveys of orthopedic/neurosurgeons, family physicians (FPs) and patients in Ontario, Canada. OBJECTIVE: To determine the influence of the enthusiasm of patients, FPs, and surgeons for surgery on the regional variation in surgical rates for degenerative diseases of the lumbar spine (DDLS), such as spinal stenosis and degenerative spondylolisthesis. SUMMARY OF BACKGROUND DATA: Rates of surgery and healthcare costs for treating DDLS have been increasing. Regional variation in spinal surgical rates has been observed and it is thought that the enthusiasm of patients and physicians for surgery contributes to this variation. METHODS: Using population-based administrative databases, we included all patients aged 50 years and older who underwent DDLS surgery (i.e., decompression/laminectomy, fusion) from 2002 to 2006 and calculated standardized utilization rates across counties. We measured regional "enthusiasm for surgery" for surgeons, FPs, and patients, using responses from a province-wide survey. Small-area variation analysis and multivariate Poisson regression models were performed calculating incidence rate ratios (IRRs) controlling for county demographics, socioeconomic measures, prevalence of disease, and community resources. RESULTS: We identified 10,318 DDLS surgeries (mean age 65 years, 50.6% female). Significant regional variation was observed (extremal quotient 5.0, coefficient of variation 28.0). Counties with higher rates of surgery had higher surgeon enthusiasm for surgery (IRR: 1.26, P < 0.013), older (IRR: 2.17, P < 0.0001) male patients (IRR: 1.19, P < 0.0001), lower income (IRR: 0.89, P < 0.0015), more knowledge of official languages (IRR: 1.12, P < 0.0003), and the presence of magnetic resonance imaging scanners (IRR: 1.30, P < 0.004). FP and patient enthusiasm for surgery, physician supply, and prevalence of disease were not statistically associated with higher surgical rates. CONCLUSION: Prior studies have not addressed the role of patient enthusiasm for surgery. Although patients and FPs had variable enthusiasm for surgery, surgeon enthusiasm was the dominant potentially modifiable factor influencing surgical rates. Prevalence of disease and community resources were not related to surgical rates. Strategies targeting surgeon practices may reduce regional variation in care and improve access disparities.
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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 | 0,002 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».