What publicly available quality metrics do hip and knee arthroplasty patients care about most when selecting a hospital in Maryland: a discrete choice experiment
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To quantify which publicly reported hospital quality metrics have the greatest impact on a patient's simulated hospital selection for hip or knee arthroplasty. DESIGN: Discrete choice experiment. SETTING: Two university-affiliated orthopaedic clinics in the greater Baltimore area, Maryland, USA. PARTICIPANTS: One hundred and twenty-eight patients who were candidates for total hip or knee arthroplasty. PRIMARY AND SECONDARY OUTCOME MEASURES: The effect and magnitude of acceptable trade-offs between publicly reported hospital quality parameters on patients' decision-making strategies using a Hierarchical Bayes model. RESULTS: (MRSA) rates (18.8%). The understandability of the discharge instructions was deemed the least important attribute with a relative importance of 6.9%. Stratification of these results by insurance status and duration of pain prior to surgery revealed that patient demographics and clinical presentation affect the decision-making paradigm. CONCLUSIONS: Publicly available information regarding hospital performance is of interest to hip and knee arthroplasty patients. Patients are willing to accept suboptimal understanding of discharge instructions, lower hospital ratings and suboptimal cleanliness in exchange for better postoperative pain management, lower MRSA rates, and lower complication rates.
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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 | 0,010 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».