Regional variation in lumbar spine surgery in Saskatchewan: a population-based analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Unexplained significant variation may suggest a quality care problem in a health care system. The objective of this study was to determine the extent of variance in spine surgery Saskatchewan and determine possible causes. Methods: Provincial billing records for new spine surgery consultations from May 2011 through October 2012 were correlated with subsequent lumbar surgery. Two tertiary centers (TC1 and TC2) were compared with reference to the Health Region of origin of the patient. Wait times for surgery and utilization of spine pathway clinics was analyzed. Results: TC1 had significantly higher rates of spine fusion and lumbar spine surgery. The percentage of new referrals that went to surgery was 14.0% in TC1 and 11.8% in TC2 (p<0.0001, Z-Test). Population-based calculation of the rate of new referrals was 1581/482387 = 0.33% for TC1 vs. 970/601739 = 0.16% for TC2 (p<0.0001, Z-Test). Utilization of the spine pathway clinic was lower and wait times for surgery were longer in TC1. Conclusions: Causes of regional variation are unknown and likely multifactorial. In Saskatchewan, the most striking variance was that the rate of primary care referrals for lower back conditions in regions served by TC1 was double that for TC2. This could potentially be reduced through more regionally consistent utilization of the spine pathway.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».