Factors associated with patient absenteeism for scheduled endoscopy
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To identify risk factors to help predict which patients are likely to fail to appear for an endoscopic procedure. METHODS: This was a retrospective, chart review, cohort study in a Canadian, tertiary care, academic, hospital-based endoscopy clinic. Patients included were: those undergoing esophagogastroduodenoscopy, colonoscopy or flexible sigmoidoscopy and patients who failed to appear were compared to a control group. The main outcome measure was a multivariate analysis of factors associated with truancy from scheduled endoscopic procedures. Factors analyzed included gender, age, waiting time, type of procedure, referring physician, distance to hospital, first or subsequent endoscopic procedure or encounter with gastroenterologist, and urgency of the procedure. RESULTS: Two hundred and thirty-four patients did not show up for their scheduled appointment. Compared to a control group, factors statistically significantly associated with truancy in the multivariate analysis were: non-urgent vs urgent procedure (OR 1.62, 95% CI 1.06, 2.450), referred by a specialist vs a family doctor (OR 2.76, 95% CI 1.31, 5.52) and office-based consult prior to endoscopy vs consult and endoscopic procedure during the same appointment (OR 2.24, 95% CI 1.33, 3.78). CONCLUSION: Identifying patients who are not scheduled for same-day consult and endoscopy, those referred by a specialist, and those with non-urgent referrals may help reduce patient truancy.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».