Prioritization and willingness to pay for bariatric surgery: the patient perspective
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Access to publicly funded bariatric surgery is limited, potential candidates face lengthy waits, and no universally accepted prioritization criteria exist. We examined patients' perspectives regarding prioritization for surgery. METHODS: We surveyed consecutively recruited patients awaiting bariatric surgery about 9 hypothetical scenarios describing patients waiting for surgery. Respondents were asked to rank the priority of these hypothetical patients on the wait list relative to their own. Scenarios examined variations in age, clinical severity, functional impairment, social dependence and socioeconomic status. Willingness to pay for faster access was assessed using a 5-point ordinal scale and analyzed using multivariable logistic regression. RESULTS: The 99 respondents had mean age of 44.7 ± 9.9 years, 76% were women, and the mean body mass index was 47.3 ± SD 7.6. The mean wait for surgery was 34.4 ± 9.4 months. Respondents assigned similar priority to hypothetical patients with characteristics identical to theirs (p = 0.22) and higher priority (greater urgency) to those exhibiting greater clinical severity (p < 0.001) and functional impairment (p = 0.003). Lower priority was assigned to patients at the extremes of age (p = 0.006), on social assistance (p < 0.001) and of high socioeconomic status (p < 0.001). Most (85%) respondents disagreed with payment to expedite access, although participants earning more than $80 000/year were less likely to disagree. CONCLUSION: Most patients waiting for bariatric surgery consider greater clinical severity and functional impairments related to obesity to be important prioritization indicators and disagreed with paying for faster access. These findings may help inform future efforts to develop acceptable prioritization strategies for publicly funded bariatric surgery.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».