The pathway to orthopaedic surgery: a population study of the role of access to primary care and availability of orthopaedic services in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine the impact of access to primary care physicians (PCPs), geographic availability of orthopaedic surgeons, socioeconomic status (SES), proportion of older population (≥65 years) and proportion of rural population on orthopaedic surgeon office visits and orthopaedic surgery. DESIGN: Population multilevel study. SETTING: Ontario, Canada. PARTICIPANTS: Ontario residents 18 years or older who had visits to orthopaedic surgeons or an orthopaedic surgery for musculoskeletal disorders in 2007/2008. PRIMARY AND SECONDARY OUTCOMES: Office visits to orthopaedic surgeons and orthopaedic surgery. RESULTS: Access to PCPs and the index of geographic availability of orthopaedic surgeons, but not SES, were significantly associated with orthopaedic surgeon office visits. There was a significant interaction between access to PCPs and orthopaedic surgeon geographic availability for the rate of office visits, with access to PCPs being more important in areas of low geographic availability of orthopaedic surgeons. After controlling for office visits with orthopaedic surgeons, the index of geographic availability of orthopaedic surgeons was no longer significantly associated with orthopaedic surgery. CONCLUSIONS: The findings suggest that, particularly, in areas with low access to PCPs or with fewer available orthopaedic surgeons, residents are less likely to have orthopaedic surgeon office visits and in turn are less likely to receive surgery. Efforts to address adequate access to orthopaedic surgery should also include improving and facilitating access to PCPs for referral, particularly in geographic areas with low orthopaedic surgeon availability.
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 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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».