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Enregistrement W2167636960 · doi:10.5489/cuaj.12020

Day of surgery cancellation rates in urology: Identification of modifiable factors

2012· article· en· W2167636960 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueCanadian Urological Association Journal · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare Operations and Scheduling Optimization
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIdentification (biology)UrologyMedicineGeneral surgeryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Day-of-surgery cancellations have a negative effect on operating room (OR) resources, as well as on patient satisfaction and perception of quality of care. Given increasing wait times in a universal healthcare system and the nature of urological surgery in our aging population, it should be a priority to identify modifiable risks of OR cancellations to assure timely and efficient delivery of care. We explore the rate and reasons for elective surgery cancellations in a Canadian urological practice. METHODS: We evaluated the rate and reason of urological surgery cancellation at a single academic institution, prospectively collected in our centre's Operating Room Scheduling Office System (ORSOS) database. Documented reasons for cancellations were divided into 3 components: (1) structural factors (e.g., no hospital bed); (2) patient factors (e.g., patient unwell); and (3) process factors (e.g., scheduling error). Rates and reasons for cancellations were compared to those of General Surgery and Gynecology. The documented reasons for cancellation in the ORSOS database were confirmed or extended by chart review and interviews with a subset of cancelled patients. RESULTS: Between 2005 and 2009, 1544 out of 19 141 (8.07 %) elective surgical cases were cancelled within the three surgical specialties (general surgery, gynecology and urology); urology had the highest average rate of 9.53%. Non-oncological cases represented a higher percentage of cancelled cases (15%, p < 0.001) and overall rates varied significantly over time in urology compared to the other surgical specialties. Potentially modifiable, process-related causes were by far the most common reason for cancellation (58.5%) and "standby" cases were a common cause of overall cancellation rates. Patient interviews confirmed the emotional and financial impact of cancellation; there was no overwhelming concern that clinical outcomes were negatively affected. CONCLUSIONS: This contemporary exploration of cancelled urological cases is consistent with previous reports, although variable over time and dependent on definitions used. Potentially modifiable, process-related factors appear to be most frequently associated with cancellation, although more thorough and detailed documentation is required to further mitigate inefficient OR use. We suggest that all OR cancellations should be considered to be adverse incidents to be monitored by institutions in a systematic fashion.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,087
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,278 · 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