Variation in surgical demand and time to hip fracture repair: a Canadian database study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Competing demands for operative resources may affect time to hip fracture surgery. We sought to determine the time to hip fracture surgery by variation in demand in Canadian hospitals. METHODS: We obtained discharge abstracts of 151,952 patients aged 65 years or older who underwent surgery for a hip fracture between January, 2004 and December, 2012 in nine Canadian provinces. We compared median time to surgery (in days) when demand could be met within a two-day benchmark and when demand required more days, i.e. clearance time, to provide surgery, overall and stratified by presence of medical reasons for delay. RESULTS: For persons admitted when demand corresponded to a 2-day clearance time, 68% of patients underwent surgery within the 2-day benchmark. When demand corresponded to a clearance time of one week, 51% of patients underwent surgery within 2 days. Compared to demand that could be served within the two-day benchmark, adjusted median time to surgery was 5.1% (95% confidence interval [CI] 4.1-6.1), 12.2% (95% CI 10.3-14.2), and 22.0% (95% CI 17.7-26.2) longer, when demand required 4, 6, and 7 or more days to clear the backlog, respectively. After adjustment, delays in median time to surgery were similar for those with and without medical reasons for delay. CONCLUSION: Increases in demand for operative resources were associated with dose-response increases in the time needed for half of hip fracture patients to undergo surgery. Such delays may be mitigated through better anticipation of day-to-day supply and demand and increased response capability.
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 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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».