Beyond Supply Side Fixes: Reducing Magnetic Resonance Imaging Wait Times in Alberta
Notice bibliographique
Résumé
Canadian healthcare is plagued by long wait times, especially in magnetic resonance imaging (MRI). Provinces have attempted a variety of policy responses to this issue over the years with minimal success. Most attempts have focused on increasing MRI supply in either the private or public sectors. Past private sector attempts to increase supply have involved offering privately paid and delivered MRI in Alberta and contracting publicly paid MRI to private clinics in Ontario.1 Most recently, Saskatchewan legislated the use of privately paid and delivered MRI, contingent on private clinics performing one publicly paid scan for each private scan.2 As this study finds, these policy responses have not resulted in meaningful MRI wait time reduction. Since increasing private supply has failed to reduce wait times, this study also examines increasing public supply through funding injections. This strategy has also been employed in Alberta, Ontario, and Saskatchewan, as well as at the federal level, to no avail. Since policies to increase MRI supply have largely failed, this study proposes the alternative option of decreasing MRI demand to lower wait times. This study argues that decreasing MRI demand is a more cost-effective and immediate solution to Alberta's continually increasing wait times.3 It also suggests the past provincial policy efforts have contributed to the lack of meaningful wait time reduction and proposes a cohesive national strategy to guide MRI demand reduction policy. The internationally enacted campaign Choosing Wisely is examined as a template for this strategy. This study thus concludes that reducing MRI demand through a campaign such as Choosing Wisely is the best focus of resources to realize meaningful, permanent MRI wait time reduction.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».