Patterns of Preoperative Consultation and Surgical Specialty in an Integrated Healthcare System
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Many patients scheduled for elective surgery are referred for a preoperative medical consultation. Only limited data are available on factors associated with preoperative consultations. The authors hypothesized that surgical specialty contributes to variation in referrals for preoperative consultations. METHODS: This is a cohort study using data from Group Health Cooperative, an integrated healthcare system. The authors included 13,673 patients undergoing a variety of common procedures-primarily low-risk surgeries-representing six surgical specialties, in 2005-2006. The authors identified consultations by family physicians, general internists, pulmonologists, or cardiologists in the 42 days preceding surgery. Multivariable logistic regression was used to estimate the association between surgical specialty and consultation, adjusting for potential confounders including the revised cardiac risk index, age, gender, Deyo comorbidity index, number of prescription medications, and 11 medication classes. RESULTS: The authors found that 3,063 (22%) of all patients had preoperative consultations, with significant variation by surgical specialty. Patients having ophthalmologic, orthopedic, or urologic surgery were more likely to have consultations compared with those having general surgery-adjusted odds ratios (95% CI) of 3.8 (3.3-4.2), 1.5 (1.3-1.7), and 2.3 (1.8-2.8), respectively. Preoperative consultations were more common in patients with lower revised cardiac risk scores. CONCLUSION: There is substantial practice variation among surgical specialties with regard to the use of preoperative consultations in this integrated healthcare system. Given the large number of consultations provided for patients with low cardiac risk and for patients presenting for low-risk surgeries, their indications, the financial burden, and cost-effectiveness of consultations deserve further study.
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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) | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».