Willingness of patients to change surgeons for a shorter waiting time for joint arthroplasty
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: To improve access to care, many jurisdictions have proposed waiting-time benchmarks and guarantees. We assessed the willingness of patients to consider changing their surgeon to one with a shorter waiting time for arthroplasty. METHODS: We mailed a questionnaire to 2 random samples of patients who either were awaiting hip or knee replacement arthroplasty or had had one of these procedures within the preceding 3-12 months. We used logistic regression to assess the determinants of patients' likelihood to consider changing surgeons. RESULTS: Of 1200 responses from a sample of 2000, 557 (46%) were from patients awaiting surgery and 643 (54%) were from people who had undergone surgery. The mean age of respondents was 69.9 years (standard deviation 10.8), and 682 (57%) were women. The median waiting time for surgery was 8 months. Overall, 753 (63%) of the patients were unlikely to consider changing surgeons. Increased likelihood of changing surgeons was associated with male sex (adjusted odds ratio [OR] 1.49, 95% confidence interval [CI] 1.10-2.02), a high school education or higher (OR 1.73, 95% CI 1.15-2.62) and having already undergone surgery (OR 1.71, 95% CI 1.19-2.46). Decreased likelihood was associated with preference for a particular surgeon before referral (OR 0.57, 95% CI 0.42-0.79), a better score on the EuroQol (EQ-5D) index (a measure of health-related quality of life) (OR 0.39, 95% CI 0.24-0.66), perception that the waiting time to see the surgeon was acceptable (OR 0.50, 95% CI 0.36-0.70), perception that the waiting time to surgery was acceptable (OR 0.62, 95% CI 0.43-0.91) and perceived fairness of treatment (OR 0.53, 95% CI 0.36-0.78). INTERPRETATION: Despite long waits for surgery, most patients, if given the choice, would be unlikely to change their surgeon to one with a shorter waiting time.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,022 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».