Impact of a regional acute care surgery model on patient access and outcomes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The consolidation of acute care surgery (ACS) services at 3 of 6 hospitals in a Canadian health region sought to alleviate a relative shortage of surgeons able to take emergency call. We examined how this affected patient access and outcomes. METHODS: Using the generalized linear model and statistical process control, we analyzed ACS-related episodes that occurred between 39 months prior to and 17 months after the model's implementation (n = 14,713). RESULTS: Time to surgery increased after the consolidation. Wait times increased primarily for patients presenting at nonreferral hospitals who were likely to require transfer to a referral hospital. Although ACS teams enabled referral hospitals to handle a much higher volume of patients without increasing within-hospital wait times, overall system wait times were lengthened by the growing frequency of patient transfers. Wait times for inpatient admission were difficult to interpret because there was a trend toward admitting patients directly to the ACS service, bypassing the emergency department (ED). For patients who did go through the ED, wait times for inpatient admission increased after the consolidation; however, this trend was cancelled out by the apparently zero waits of patients who bypassed the ED. Regionalization showed no impact on length of stay, readmissions, mortality or complications. CONCLUSION: Consolidation enabled the region to ensure adequate surgical coverage without harming patients. The need to transfer patients who presented at nonreferral hospitals led to longer waits.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».