High resolution analysis of wait times and factors affecting surgical expediency
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Wait times in Canada are increasingly being monitored as an indicator of quality health care delivery. We created a higher resolution picture of the wait experienced by urological surgery patients beginning with the initial referral. In doing so, we hoped to (a) identify potential bottlenecks and common delays at our centre, and (b) identify predictors of wait time. METHODS: The charts of 322 patients undergoing surgery from November 2007 to March 2008 were reviewed and specific dates, patient factors and delays were recorded. The data were used to detail the patient's wait and to determine the patient factors which were predictive of wait time. RESULTS: The mean time from decision to operate to the day of operation was 75.87 days for all patients. This number accounts for 53% of the wait time, while the time from referral to decision to operate is 47%. Predictors of a decreased wait time include cancer cases, younger age, urgency score, repeat patients and female gender in multivariate analysis. Delays were experienced by 16.8% of patients; most common delays were operating room cancellations/time constraints, patients requiring further optimization and delays in referral (4.7%, 3.4% and 3.1%, respectively). CONCLUSIONS: The waiting process is complex; the actual waiting time that a patient must endure is much longer than the wait times traditionally recorded and reported by hospitals. As strategies are implemented to decrease wait times, it will become increasingly important to monitor the entire wait time from referral to operation and to ensure that changes are being made that truly decrease wait times and not simply shift where and when the patient waits.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».