Regional variation in the use of surgery in Ontario
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Regional variation in the use of surgery implies that there is uncertainty regarding appropriate use. The objectives of this study were to identify which surgical procedures are most commonly performed in the province of Ontario and measure the extent of variation in the use of surgical procedures across Ontario counties. METHODS: We used the Canadian Institute for Health Information Discharge Abstract Database, Same Day Surgery Database and National Ambulatory Care Reporting System to retrieve information on all inpatient and day surgery visits in Ontario between Apr. 1, 2002, and Mar. 31, 2011. We identified the 84 most common procedures according to Canadian Classification of Interventions codes. We calculated rates of use for each procedure throughout the 49 Ontario counties and then calculated measures of variation (quartile ratio and systematic component of variation) in use between the counties. RESULTS: Colonoscopy was the most commonly performed procedure during the study period, with an average adjusted rate of 2012 per 100 000 population. The procedure with the highest measure of variation was iridectomy, with a quartile ratio of 6.7, followed by colposcopy (5.2), cervical biopsy (4.2) and femoral arteriography (4.1). These procedures were less commonly performed. Common procedures such as colonoscopy, cataract extraction and vaginal delivery had lower quartile ratios. Analysis using the systematic component of variation as the measure of variation gave similar results. INTERPRETATION: Colonoscopy was the most commonly performed procedure in Ontario, and cataract extraction was the most common surgical procedure. Procedures with the highest measures of variation between counties tended to be those that occurred less commonly in Ontario, and common procedures were associated with less regional variation.
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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 | 0,000 |
| 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 ».