Geographic Variation of Endoscopic Sinus Surgery in Canada
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: With an estimated 10,000 to 15,000 endoscopic sinus surgery (ESS) cases performed in Canada each year, identifying potential unwarranted practice patterns is important. The objective of this study is to examine the rates and geographic variation of ESS in the province of Alberta, Canada. STUDY DESIGN: Small area variation analysis. SETTING: Province of Alberta, Canada. SUBJECTS AND METHODS: The National Ambulatory Care Reporting System database was searched to identify all patients who received ESS between April 1, 2010, and March 31, 2013, in Alberta, Canada. The annual adjusted rates of ESS per 1000 people were calculated for each Alberta health zone and health status area. Geographic variations were evaluated with the extremal quotient, weighted coefficient of variation, and systematic component of variance. Chi-squared-test was used to quantify the significance of variation of the adjusted ESS rates across regions. RESULTS: The annual adjusted rate of ESS was 0.33 per 1000 people in Alberta, Canada. The mean extremal quotient for health status areas was 6.9, indicating a 7-fold difference between the highest and lowest regions. The mean coefficient of variation was 41.0, and the mean systematic component of variance was 10.5, which demonstrates "very high" variation. CONCLUSION: This study observed very high geographic variation in the rates of ESS across the province of Alberta. Given the negative impact of unwarranted surgical variation on quality of care, outcomes from this study indicate a need to further evaluate the delivery of care for ESS in Canada to improve overall health system performance.
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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 | 0,000 | 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 ».