MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2998210910 · doi:10.1136/bmjopen-2018-028373

Improving the quality of care with a single-entry model of referral for total joint replacement: a preimplementation/postimplementation evaluation

2019· article· en· W2998210910 sur OpenAlexafffundabout
Zaheed Damani, Éric Bohm, Hude Quan, Thomas Noseworthy, Gail MacKean, Lynda Loucks, Deborah A. Marshall

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTotal Knee Arthroplasty Outcomes
Établissements canadiensUniversity of ManitobaConcordia HospitalUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesInstitute of Health Services and Policy ResearchCanadian Institutes of Health ResearchAlberta InnovatesAlberta Innovates - Health Solutions
Mots-clésMedicineReferralQuality (philosophy)Total joint replacementJoint (building)Family medicineHealth careMedical emergencySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: We assessed: (1) waiting time variation among surgeons; (2) proportion of patients receiving surgery within benchmark and (3) influence of the Winnipeg Central Intake Service (WCIS) across five dimensions of quality: accessibility, acceptability, appropriateness, effectiveness, safety. DESIGN: Preimplementation/postimplementation cross-sectional design comparing historical (n=2282) and prospective (n=2397) cohorts. SETTING: Regional, provincial health authority. PARTICIPANTS: Patients awaiting total joint replacement of the hip or knee. INTERVENTIONS: The WCIS is a single-entry model (SEM) to improve access to total hip replacement (THR) or total knee replacement (TKR) surgery, implemented to minimise variation in total waiting time (TW) across orthopaedic surgeons and increase the proportion of surgeries within 26 weeks (benchmark). Impact of SEMs on quality of care is poorly understood. PRIMARY AND SECONDARY OUTCOME MEASURES: Primary outcomes related to 'accessibility': waiting time variation across surgeons, waiting times (Waiting Time 2 (WT2)=decision to treat until surgery and TW=total waiting time) and surgeries within benchmark. Analysis included descriptive statistics, group comparisons and clustered regression. RESULTS: Variability in TW among surgeons was reduced by 3.7 (hip) and 4.3 (knee) weeks. Mean waiting was reduced for TKR (WT2/TW); TKR within benchmark increased by 5.9%. Accessibility and safety were the only quality dimensions that changed (post-WCIS THR and TKR). Shorter WT2 was associated with post-WCIS (knee), worse Oxford score (hip and knee) and having medical comorbidities (hip). Meeting benchmark was associated with post-WCIS (knee), lower Body Mass Index (BMI) (hip) and worse Oxford score (hip and knee). CONCLUSIONS: The WCIS reduced variability across surgeon waiting times, with modest reductions in overall waits for surgery. There was improvement in some, but not all, dimensions of quality.

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)0,028
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,055
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,150

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0280,055
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,221
Tête enseignante GPT0,464
Écart entre enseignants0,243 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations21
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBMJ Open→Même sujetTotal Knee Arthroplasty Outcomes→Travaux en français237 207→