Equity in waiting times for major joint arthroplasty.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To ascertain whether waiting lists are managed in an equitable fashion in a universal health system by examining demographic, socioeconomic and clinical factors, along with 2 health systems variables. DESIGN: A prospective survey by questionnaire. SETTING: The Capital Health Region of Edmonton, Alta. PATIENTS AND METHODS: A cohort of 553 patients, who were waiting for either total hip or total knee replacement surgery, seen between Dec. 18, 1995, and Jan. 24, 1997. INTERVENTIONS: A home visit was made when the patient was first placed on the waiting list and again just before surgery to complete the questionnaires. The Western Ontario and McMaster Universities (WOMAC) instrument and the Medication Quantification Score were administered at the time the patient was placed on the waiting list. MAIN OUTCOME MEASURE: The length of waiting time, defined as the date the patient was put on the waiting list to the date the patient was operated on. RESULTS: There were no biases in waiting time with respect to age, gender, education or work status. Although pain and function were not related to waiting time, multivariate analyses found that marital status, primary language, body mass index, pain medication use and the size of the surgeons' major joint replacement practice determined waiting time for surgery. However, this model explained only 10% of the variance in waiting time. CONCLUSION: Waiting lists were managed unfairly in terms of clinical equity (clinical severity) but managed fairly in terms of social equity.
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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 | 0,001 | 0,007 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».