Does Wait‐List Size at Registration Influence Time to Surgery? Analysis of a Population‐Based Cardiac Surgery Registry
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 determine whether the probability of undergoing coronary bypass surgery within a certain time was related to the number of patients on the wait list at registration for the operation in a publicly funded health system. METHODS: A prospective cohort study comparing waiting times among patients registered on wait lists at the hospitals delivering adult cardiac surgery. For each calendar week, the list size, the number of new registrations, and the number of direct admissions immediately after angiography characterized the demand for surgery. RESULTS: The length of delay in undergoing treatment was associated with list size at registration, with shorter times for shorter lists (log-rank test 1,198.3, p<.0001). When the list size at registration required clearance time over 1 week patients had 42 percent lower odds of undergoing surgery compared with lists with clearance time less than 1 week (odds ratio [OR] 0.58 percent, 95 percent, confidence interval [CI] 0.53-0.63), after adjustment for age, sex, comorbidity, period, and hospital. The weekly number of new registrations exceeding weekly service capacity had an independent effect toward longer service delays when the list size at registration required clearance time less than 1 week (OR 0.56 percent, 95 percent CI 0.45-0.71), but not for longer lists. Every time the operation was performed for a patient requiring surgery without registration on wait lists, the odds of surgery for listed patients were reduced by 6 percent (OR 0.94, CI 0.93-0.95). CONCLUSION: For wait-listed patients, time to surgery depends on the list size at registration, the number of new registrations, as well as on the weekly number of patients who move immediately from angiography to coronary bypass surgery without being registered on a wait list. Hospital managers may use these findings to improve resource planning and to reduce uncertainty when providing advice on expected treatment delays.
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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 | 0,010 | 0,001 |
| 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 | 0,002 | 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) | 0,002 | 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 découle