Using routinely recorded ethnicity: analysis of waiting times for elective admissions by ethnic group
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess whether patients from non-white ethnic groups wait longer than white patients for elective in-patient admissions at St Mary's Hospital in London. METHODS: Patients who came off the waiting list for an elective inpatient admission between 1 April 2000 and 31 March 2001 were selected. A multivariable log linear model was developed to assess geometric mean waiting times for Black, Asian, Other and Missing ethnic groups compared to the White group, adjusted for age, sex, urgency and distance. RESULTS: Caution is needed in interpreting results, as a large number of patients had no usable ethnic code. There was no strong evidence that waiting times for ethnic groups were systematically different than for the White group. However, there was some evidence that white patients waited longer for a coronary arteriography than patients in other ethnic groups. This was partially explained by age, sex, clinical urgency and residential distance from St Mary's. CONCLUSIONS: The large proportion of patients with no usable ethnic code, lack of robust methods for case-mix adjustment and multiple ethnic categories makes analysis methodologically difficult. Regular and informative analysis of ethnic coded data is a necessary step in improving the accuracy and completeness of coding.
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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 | 0,007 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 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) | 0,000 | 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 découle