Use of, and attitudes to, clinical priority assessment criteria in elective surgery in New Zealand
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To describe the ways patients access elective surgery in New Zealand, and to understand the use of, and attitudes to, clinical priority assessment criteria (CPAC) in determining access to publicly funded elective surgery. METHODS: A qualitative study in selected New Zealand localities. A purposive sample of general practitioners, surgeons and administrators in publicly funded hospitals were interviewed. Data were analysed by a process of thematic analysis. RESULTS: Sixty-five interviews were completed. General practitioners had a key role in determining which patients were seen in the public sector and, by utilising strategies to actively advocate for patients, influenced both waiting times for first assessment by surgeons and for surgery. CPAC had been developed as decision support guides with the intention that they would provide transparency and equity in determining access. However, there was variation in the way CPAC were being used both in score construction and in the influence of the score on access to surgery. The management of the hospital system also limited the extent to which CPAC could be used to prioritise patients for surgery. CONCLUSIONS: Variability in the use of CPAC tools meant that at the time of the study they did not provide a transparent and equitable method of determining access to surgery. This highlights the difficulties in developing and implementing CPAC and suggests that further development is difficult in the absence of evidence to identify patients who will benefit the most from surgery.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,012 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».