Impact of Surgical Waiting-List Times on Scoliosis Surgery
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Notice bibliographique
Résumé
STUDY DESIGN: Survey. OBJECTIVE: The aim of this study was to evaluate the surgeon's perspective on the potential impact of prolonged surgical waitlists on the surgical care and perioperative management of patients with scoliosis. SUMMARY OF BACKGROUND DATA: The long waits for surgical treatment of scoliosis found in some countries may have serious implications for the complexity of surgery and perioperative care required if the curve progresses while waiting. The surgeon's perspective on this problem provides important information that needs to be taken into account during resource allocation. METHODS: Radiographs from 13 patients who had waited more than 6 months for scoliosis surgery were selected. Each patient had radiographs from the time of surgical booking and immediately preoperatively. The radiographs and a questionnaire were sent to 3 surgeons to canvass their surgical and postoperative plan. The surgeons were blinded to the fact that the radiographs were of the same patients at 2 time points. The patients' actual course of treatment was documented. RESULTS: Data for 11 patients were available for analysis. The average wait for surgery was 24 months (range, 17-30 mo). The mean curve progression was 25.3° while on the waitlist, from an average of 52° to 77°. By the time the patients had to undergo surgery, more anterior releases were added to posterior instrumentation alone in the surgical plan. Mean estimated operative time increased by 2.2 hours, mean estimated length of hospital stay increased by 1 day, and the estimated level of difficulty of surgery increased 2.33 grades. The predicted estimated blood loss also increased. CONCLUSION: From the surgeon's perspective, lengthy waitlists have a significant negative impact on the perioperative and postoperative care of patients with scoliosis by increasing the complexity of surgery. The actual course of treatment corresponded to the responses from these different surgeons. LEVEL OF EVIDENCE: N/A.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 découle