The impact of surgical wait time on patient reported outcomes in sinus surgery for chronic rhinosinusitis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In many developed countries, wait times for elective surgery are increasing. Among these elective surgeries is endoscopic sinus surgery (ESS) performed for treatment of chronic rhinosinusitis (CRS). Little is known about the impact of wait times on patients' surgical outcomes. The purpose of this study was to evaluate the association between patients' wait times and postoperative patient-reported outcomes. METHODS: This study was based on a prospectively recruited longitudinal cohort of patients booked for ESS for the treatment of medically-refractory CRS in Vancouver, Canada. Patients were recruited between September 2012 and December 2016. All participants completed the Sino-Nasal Outcome Test (SNOT-22) preoperatively and 6 months postoperatively. The primary outcome measure was participants' change in SNOT-22 score. A regression model measured the association between patient-reported outcome, wait time, and potential confounders. RESULTS: The study included 150 participants. The mean surgical wait time was 32 weeks. The mean preoperative SNOT-22 score was 40.0. The improvement in SNOT-22 scores following ESS was 18 points. Regression analysis found no association between wait time for ESS and the change in SNOT-22 scores after surgery (p = 0.42). Only preoperative SNOT-22 score correlated with outcome scores. CONCLUSION: There was no association between the gains in health-related quality of life and the length of time participants waited for surgery. The largest gains in health were concentrated among participants with the highest symptom burden, irrespective of wait time. This result suggests that it may be safe to triage patients based on symptom severity as an approach to maximizing the population's overall health.
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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 | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».