Patient Preferences between Minimum Volume Thresholds and Nationwide Healthcare Provision: the Example of Total Knee Arthroplasty
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The aim of this study is to investigate, whether patients in Germany are willing to travel a longer time to a certain hospital in order to receive a better treatment (lower 90-days mortality, lower risk of revision) in elective total knee arthroplasty. In addition, we analyzed which characteristics determined patient preference. METHODS: The participants were recruited via random samples of registration offices and hospitals. All have undergone discrete choice experiments for the outcomes mortality and revision. Descriptive statistics were used to analyze the patient's preference. Logistic regression models were applied to identify characteristics that influence decision making. RESULTS: 71.7% (mortality) and 86.11% (revision) of the respondents are willing to travel a longer time in order to lower their surgical risk. The amount of people that are willing to do so is even larger in the subgroup recruited in the hospital (78.5% respectively 90.7%). CONCLUSION: The majority of the participants are willing to travel longer to lower their surgical risk for elective knee arthroplasty. It has to be considered, that the population under study might not be representative. Patient's preferences corresponds with the aim of introducing minimum volume thresholds. Future studies should focus on other indications and outcomes.
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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 | 0,010 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».