Regional variation in hip and knee arthroplasty rates in Switzerland: A population-based small area analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Compared to other OECD countries, Switzerland has the highest rates of hip (HA) and knee arthroplasty (KA). OBJECTIVE: We assessed the regional variation in HA/KA rates and potential determinants of variation in Switzerland. METHODS: We conducted a population-based analysis using discharge data from all Swiss hospitals during 2013-2016. We derived hospital service areas (HSAs) by analyzing patient flows. We calculated age-/sex-standardized procedure rates and measures of variation (the extremal quotient [EQ, highest divided by lowest rate] and the systemic component of variation [SCV]). We estimated the reduction in variance of HA/KA rates across HSAs in multilevel regression models, with incremental adjustment for procedure year, age, sex, language, urbanization, socioeconomic factors, burden of disease, and the number of orthopedic surgeons. RESULTS: Overall, 69,578 HA and 69,899 KA from 55 HSAs were analyzed. The mean age-/sex-standardized HA rate was 265 (range 179-342) and KA rate was 256 (range 186-378) per 100,000 persons and increased over time. The EQ was 1.9 for HA and 2.5 for KA. The SCV was 2.0 for HA and 2.2 for KA, indicating a low variation across HSAs. When adjusted for procedure year and demographic, cultural, and sociodemographic factors, the models explained 75% of the variance in HA and 63% in KA across Swiss HSAs. CONCLUSION: Switzerland has high HA/KA rates with a modest regional variation, suggesting that the threshold to perform HA/KA may be uniformly low across regions. One third of the variation remained unexplained and may, at least in part, represent differing physician beliefs and attitudes towards joint arthroplasty.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».