Access to elective vascular surgery within the recommended time according to emergency referrals.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Referral pattern is a potential confounding factor when waiting-list performance is reported across hospitals or periods. A common concern is the ability to accurately estimate proportions of patients undergoing surgery in the recommended time without considering emergency caseload. In this study, the relation between emergency referrals and the rate of elective admissions to hospital within the recommended time was estimated. DESIGN: A prospective cohort study. SETTING: An acute care hospital in Kingston, Ont. PATIENTS: Between 1994 and 1999, 1,173 consecutive patients accepted for elective vascular surgery. MAIN OUTCOME MEASURES: The proportion of patients who underwent surgery within the recommended time, and time to surgery. STUDY VARIABLES: The weekly number of emergency cases, enrolment periods, urgency and type of surgery. RESULTS: Overall, the proportion of patients who underwent surgery within recommended time was 0.45, (95% confidence interval [CI], 0.42-0.48). Adjusted for enrolment period, urgency and type of surgery, the estimated proportion was 0.57, (95% CI, 0.49-0.64). Compared with surgery for peripheral vascular disease, the odds of the procedure being done within the recommended time were 34% lower for aortic abdominal aneurysm repair and 41% lower for carotid endarterectomy. After adjustment for the case-mix and access attributes, the rate of elective admission within recommended time was on average 30% lower for weeks in which there were 1 to 2 emergency cases (rate ratio [RR] = 0.70, [95% CI, 0.53- 0.93]), and 39% lower for weeks with 3 or more emergency cases (RR = 0.61 [95% CI, 0.53-0.83]), relative to weeks with no emergency cases. CONCLUSIONS: When there is an increase in the number of emergency cases, a lower proportion of patients undergo elective surgery within the recommended time. Thus, when performance of surgical servces is evaluated, the probability of patients undergoing elective surgery on time should be adjusted relative to the number of emergency referrals.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».