Factors that impact the sustainability of wait time management strategies for total joint replacement surgeries in canadian provinces
Notice bibliographique
Résumé
Pour répondre aux exigences du gouvernement fédéral quant aux temps d’attente pour les chirurgies de remplacement du genou et de la hanche, les établissements canadiens ont adopté des stratégies de gestion des listes d’attentes avec des niveaux de succès variables. Notre question de recherche visait à comprendre Quels facteurs ont permis de maintenir dans le temps un temps d’attente répondant aux exigences du gouvernement fédéral pendant au moins 6-12 mois? Nous avons développé un modèle possédant quatre facteurs, inspiré du modèle de Parsons (1977), afin d’analyser les facteurs comprenant la gouvernance, la culture, les ressources, et les outils. Trois études de cas ont été menées. En somme, le 1er cas a été capable d’obtenir les exigences pendant six mois mais incapable de les maintenir, le 2e cas a été capable de maintenir les exigences > 18 mois et le 3e cas a été incapable d’atteindre les objectifs. Des documents furent recueillis et des entrevues furent réalisées auprès des personnes impliquées dans la stratégie. Les résultats indiquent que l’hôpital qui a été en mesure de maintenir le temps d’attente possède certaines caractéristiques: réalisation exclusive de chirurgie de remplacement de la hanche et du genou, présence d’un personnel motivé, non distrait par d’autres préoccupations et un esprit d’équipe fort. Les deux autres cas ont eu à faire face à une culture médicale moins homogène et moins axés sur l’atteinte des cibles; des ressources dispersées et une politique intra-établissement imprécise. Le modèle d’hôpital factory est intéressant dans le cadre d’une chirurgie surspécialisée. Toutefois, les patients sont sélectionnés pour des chirurgies simples et dont le risque de complication est faible. Il ne peut donc pas être retenu comme le modèle durable par excellence.
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 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 | 0,002 | 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 | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».