Nonattendance at a Hospital-Based Otolaryngology Clinic: A Preliminary Analysis within a Universal Healthcare System
Notice bibliographique
Résumé
Missed appointments at specialty clinics generate concerns for physicians and clinic administrators. Appointment nonattendance obstructs the provision of timely medical interventions and the maximization of systemic efficiencies. Yet, empiric study of factors associated with missed appointments at adult specialty clinics has received little attention in North America. We conducted a preliminary study of otolaryngology clinic nonattendance in the context of a universal healthcare system environment in Canada. Our data were based on the schedule of 1,512 new patient appointments at a hospital-based clinic from May 1 through Sept. 30, 2008. Gathered information included the employment status of the attending physician (i.e., full-time vs. part-time), the patient's sex and age, the day of the week and the time of the appointment, and the attendance status. We found that the rate of nonattendance was 24.4% (n = 369). Nonattendance rates varied significantly according to physician employment status (more common for part-time physicians), patient sex (women) and age (younger adults), and the day of the appointment (Wednesdays), but not according to the time of day. Our findings suggest that there are predictable patient and systemic factors that influence nonattendance at medical appointments. Awareness of these factors can have implications for the delivery of healthcare services within a universal healthcare context.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 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 ».