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Enregistrement W2092570222 · doi:10.1371/journal.pone.0065560

Surgery or Consultation: A Population-Based Cohort Study of Use of Orthopaedic Surgeon Services

2013· article· en· W2092570222 sur OpenAlexafffundabout
Elizabeth M. Badley, Mayilée Cañizares, Crystal MacKay, Nizar N. Mahomed, Aileen M. Davis

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueHealthcare Systems and Technology
Établissements canadiensInstitute for Clinical Evaluative SciencesResearch CanadaPublic Health OntarioToronto Rehabilitation InstituteUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchOntario Ministry of Health and Long-Term CareInstitute for Clinical Evaluative Sciences
Mots-clésMedicineOrthopedic surgeryMEDLINECohortPopulationFamily medicineSurgeryGeneral surgeryPathologyEnvironmental healthBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: This population-based cohort study has the objective to understand the sociodemographic characteristics and health conditions of patients who do not receive surgery within 18 months following an ambulatory visit to an orthopaedic surgeon. METHODS: Administrative healthcare databases in Ontario, Canada were linked to identify all patients making an initial ambulatory visit to orthopaedic surgeons between October 1(st), 2004 and September 30(th), 2005. Logistic regression was used to examine predictors of not receiving surgery within 18 months. RESULTS: Of the 477,945 patients in the cohort 49% visited orthopaedic surgeons for injury, and 24% for arthritis. Overall, 79.3% did not receive surgery within 18 months of the initial visit, which varied somewhat by diagnosis at first visit (84.5% for injury and 73.0% for arthritis) with highest proportions in the 0-24 and 25-44 age groups. The distribution by income quintile of patients visiting was skewed towards higher incomes. Regression analysis for each diagnostic group showed that younger patients were significantly more likely to be non-surgical than those aged 65+ years (age 0-24: OR 3.45 95%CI 3.33-3.57; age 25-44: OR 1.30 95%CI 1.27-1.33). The odds of not getting surgery were significantly higher for women than men for injury and other conditions; the opposite was true for arthritis and bone conditions. CONCLUSION: A substantial proportion of referrals were for expert diagnosis or advice on management and treatment. The findings also suggest socioeconomic inequalities in access to orthopaedic care. Further research is needed to investigate whether the high caseload of non-surgical cases affects waiting times to see a surgeon. This paper contributes to the development of evidence-based strategies to streamline access to surgery, and to develop models of care for non-surgical patients to optimize the use of scarce orthopaedic surgeon resources and to enhance the management of musculoskeletal disorders across the care continuum.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,342
Score d'incertitude au seuil0,680

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,067
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,174 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2013
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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