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Enregistrement W2794868557 · doi:10.1097/bsd.0000000000000576

Variation in Spine Surgeon Selection Criteria Between Neurosurgery and Orthopedic Surgery Patients

2018· article· en· W2794868557 sur OpenAlexaff
Fady Y. Hijji, Ankur S. Narain, Brittany E. Haws, Christopher D. Witiw, Krishna T. Kudaravalli, Kelly H. Yom, Harel Deutsch, Kern Singh

Notice bibliographique

RevueClinical Spine Surgery A Spine Publication · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePatient Satisfaction in Healthcare
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOrthopedic surgeryNeurosurgeryMedicineSpecialtyPhysical therapySurgeryGeneral surgeryFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

STUDY DESIGN: A cross-sectional survey study. OBJECTIVE: The objective of this study is to determine if there are any differences in spine surgeon selection criteria between neurosurgery patients and orthopedic patients. BACKGROUND INFORMATION: The evolution of the health care delivery system has allowed for increased patient autonomy in provider selection. However, the process and criteria by which patients choose particular spine surgeons is not well understood. Furthermore, differences in physician selection criteria used by patients who present either to a neurosurgery or orthopedic spine surgeon has not been previously established. MATERIALS AND METHODS: An anonymous questionnaire consisting of 26 questions was administered to 644 patients seeking treatment from either a single neurosurgery-trained or orthopedics-trained spine surgeon at an urban institution. Four questions pertained to demographic variables. Sixteen questions asked patients to rate specific spine surgeon selection criteria in terms of importance (scale, 1-10). Six questions were multiple choice, asking patients to select their preferences towards aspects of a spine surgeon. Patient responses were compared using χ analysis or Fisher exact test for categorical variables. RESULTS: The 3 most important factors for selecting a spine surgeon were the same for neurosurgery and orthopedic surgery patients: board certification (neurosurgery, orthopedic surgery) (9.07±2.35, 9.22±1.79), in-network provider status (8.01±3.15, 8.09±3.03), and surgeon bedside manner (7.88±2.52, 8.07±2.29). When listing their preference regarding surgeon specialty training, 82.74% of neurosurgery patients and 48.81% of orthopedic surgery patients preferred a surgeon who was trained in neurosurgery. CONCLUSIONS: The growth in patient autonomy within the current health care system has emphasized the importance of identifying patient preferences in the physician selection process.Board certification, in-network insurance status, and bedside manner may be the most influential factors for patients in spine surgeon selection irrespective of surgical subspecialty. Patients may also be more likely to seek spine surgeons with neurosurgery training over orthopedic surgery training. The present study provides spine surgeons a framework to improve both patient recruitment and patient satisfaction.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,057
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,150
Tête enseignante GPT0,463
Écart entre enseignants0,314 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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