‘There are too many of us to fix.’ Patients’ views of acceptable waiting times for hip and knee replacement
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To assess patients' views of maximum acceptable waiting times (MAWT) for hip and knee replacement, associated factors and the accuracy of self-reported waiting times. METHODS: We mailed 1000 questionnaires each to two random samples of patients either waiting for or who had received an arthroplasty within the preceding 3-12 months. We used linear regression to assess the determinants of patient MAWT, and content analysis to assess reasons for MAWT and ideal waiting time. RESULTS: Of the 1330 responses, 1127 had MAWT data. The sample was 57% women; mean age was 70 +/- 11 years. Median self-reported and actual waiting time was eight months (Spearman correlation = 0.70). Median MAWT was four months and ideal waiting time was two months. The most frequent reasons for MAWT were pain, quality of life and needing time to prepare for surgery. A longer MAWT was associated with younger age, group (waiting), a longer self-reported waiting time, better EQ-5D index, an acceptable waiting time, a perception of fairness and a view that others worse off on the list should go ahead. CONCLUSIONS: Patients' views of acceptable waiting times are important for a fair process of establishing waiting time benchmarks for joint replacement.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,007 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».