Waiting time in relation to wait-list size at registration: statistical analysis of a waiting-list registry.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine the relationship between the length of a waiting list for elective vascular surgery and the delay before undergoing the operation. METHODS: We undertook a prospective cohort study of patients registered on the waiting list for elective vascular surgery at an acute care hospital in Ontario. Regression analysis of wait times to express the admission rate in one group relative to another, with the ratio of rates being a measure of the difference between groups. RESULTS: List length at registration was associated with length of wait (log-rank test 596.4, p < 0.0001). Patients who were registered when the list length exceeded the weekly service capacity had 70% lower conditional probability of undergoing surgery than those on a list with fewer patients (rate ratio 0.30, 95% confidence interval [CI] 0.26-0.36) after adjustment for sex, age, procedure and period. Registering more than 5 patients when the list was short had an independent effect (rate ratio 0.61, CI 0.45-0.82). CONCLUSIONS: The number of registrants on a surgical wait list has an effect on the length of delay in providing necessary treatment. Our results suggest that a regulated list-length policy may contribute to reducing waiting times. Hospital managers may also use the findings to reduce uncertainty in reporting expected waits given the current list size, thereby improving resource planning.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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) | 0,000 | 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 ».