Variation in the Practice of Preoperative Medical Consultation for Major Elective Noncardiac Surgery
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patients scheduled for major elective noncardiac surgery frequently undergo preoperative medical consultations. However, the factors that determine whether individuals undergo consultation and the extent of interhospital variation remain unclear. METHODS: The authors used population-based administrative databases to conduct a cohort study of patients, aged 40 yr or older, who underwent major elective noncardiac surgery in Ontario, Canada, between April 2004 and February 2009. Multilevel logistic regression models were used to identify patient- and hospital-level predictors of consultation. RESULTS: Within the cohort of 204,819 patients who underwent surgery at 79 hospitals, 38% (n = 77,965) underwent preoperative medical consultation. Although patient- and surgery-level factors did predict consultation use, they explained only 5.9% of variation in consultation rates. Differences in rates across hospitals were large (range, 10-897 per 1,000 procedures), were not explained by surgical procedure volume or hospital teaching status, and persisted after adjustment for patient- and surgery-level factors. The median odds of undergoing consultation were 3.51 times higher if the same patient had surgery at one randomly selected hospital as opposed to another. CONCLUSIONS: One-third of surgical patients undergo preoperative medical consultation. Although patient- and surgery-level factors are weak predictors of consultation use, the individual hospital is the major determinant of whether patients undergo consultation. Additional research is needed to better understand the basis for this substantial interhospital variation and to determine which patients benefit most from preoperative consultation.
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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 | 0,009 |
| 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.
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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 ».