What is the influence of single-entry models on access to elective surgical procedures? A systematic review
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Single-entry models (SEMs) for the management of patients awaiting elective surgical services are designed to increase access and flow through the system of care. We assessed scope of use and influence of SEMs on access (waiting times/throughput) and patient-centredness (patient/provider acceptability). METHODS: Systematic review of articles published in 6 relevant electronic databases included studies from database inception to July 2016. Included studies needed to (1) report on the nature of the SEM; (2) specify elective service and (3) address at least 1 of 3 research questions related to (1) scope of use of SEMs; (2) influence on timeliness and access; (3) patient-centredness and acceptability. Article quality was assessed using a modified Downs and Black checklist. RESULTS: 11 studies from Canada, Australia and the UK were included with mostly weak observational design-2 simulations, 5 before-after, 2 descriptive and 2 cross-sectional studies. 9 studies showed a decrease in patient waiting times; 6 showed that more patients were meeting benchmark waiting times; and 5 demonstrated that waiting lists decreased using an SEM as compared with controls. Patient acceptability was examined in 6 studies, with high levels of satisfaction reported. Acceptability among general practitioners/surgeons was mixed, as reported in 1 study. Research varied widely in design, scope, reported outcomes and overall quality. CONCLUSIONS: This is the first review to assess the influence of SEMs on access to elective surgery for adults. This review demonstrates a potential ability for SEMs to improve timeliness and patient-centredness of elective services; however, the small number of low-quality studies available does not support firm conclusions about the effectiveness of SEMs to improve access. Further evaluation with higher quality designs and rigour is required.
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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 | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle