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Enregistrement W2979629469 · doi:10.5435/jaaos-d-19-00165

Do Hospital Rankings Mislead Patients? Variability Among National Rating Systems for Orthopaedic Surgery

2019· article· en· W2979629469 sur OpenAlexaff
Romil Shah, David W. Manning, Bennet A. Butler, Karl Y. Bilimoria

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Academy of Orthopaedic Surgeons · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePatient Satisfaction in Healthcare
Établissements canadiensObject Research Systems (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRating systemMEDLINEOrthopedic surgeryEmergency medicineGeneral surgerySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: A growing number of online hospital rating systems for orthopaedic surgery are found. Although the accuracy and consistency of these systems have been questioned in other fields of medicine, no formal analysis of these systems in orthopaedics has been found. METHODS: Five hospital rating systems (US News, HealthGrades, CareChex, Women's Choice, and Hospital Compare) were examined which designate "high-performing" and "low-performing" hospitals for orthopaedic surgery. Descriptive analysis was conducted for all hospitals defined as high- or low-performing in any of the five rating systems, and assessment for agreement/disagreement between ratings was done. A subsample of hospitals ranked by all systems was then created, and agreement between rating systems was investigated using a Cohen's kappa. Each hospital was included in a multinomial logistic regression model investigating which hospital characteristics increased the odds of being favorably/unfavorably rated by each system. RESULTS: One thousand six hundred forty hospitals were evaluated by every rating system. Six hundred thirty-eight unique hospitals were identified as high-performing by at least 1 rating system; however, no hospital was ranked as high-performing by all five rating systems. Four hundred fifty-two unique hospitals were identified as low-performing; however, no hospital was ranked as low-performing by all the three rating systems which define low-performing hospitals. Within the study subsample of hospitals evaluated by each system, little agreement between any combination of rating systems (κ < 0.10) regarding top-tier or bottom-tier performance was found. It was more likely for a hospital to be considered high-performing by one system and low-performing by another (10.66%) than for the majority of the five rating systems to consider a hospital high-performing (3.76%). CONCLUSION: Little agreement between hospital quality rating systems for orthopaedic surgery is found. Publicly available hospital ratings for performance in orthopaedic surgery offer conflicting results and provide little guidance to patients, providers, or payers when selecting a hospital for orthopaedic surgery. LEVEL OF EVIDENCE: Level 1 economic study.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,051
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,192
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,949
Score d'incertitude au seuil0,268

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0510,192
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,322 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineÉvaluation
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

Citations6
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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