An examination of difficulties accessing surgical care in Canada from 2005-2014: Results from the Canadian Community Health Survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Difficulties accessing surgical care (e.g., related to wait times, cancellations, cost, receiving a diagnosis) are understudied in Canada. Using population-based data, we studied difficulty accessing non-emergency surgical care, including (1) the incidence and annual changes in incidence, (2) types of difficulties, and (3) associated factors (e.g., sociodemographics, surgery characteristics). METHODS: Cross-sectional data from the Canadian Community Health Survey annual components were analyzed from 2005-2014. Weighted frequencies established the annual incidence of difficulty accessing surgical care, and total incidence of types of difficulties. Chi-square analyses, independent samples t-tests, and a multivariable logistic regression examined sociodemographic and surgery-related characteristics associated with difficulty accessing surgical care. RESULTS: Among individuals who required past-year non-emergency surgery between 2005-2014 (weighted n = 3,052,072), 15.6% experienced difficulty accessing surgical care. The most common difficulty was "waited too long for surgery" (58.5%). There were significant differences in the incidence of difficulty according to year (Χ2 = 83.50, p < .001) from 2005-2014. The incidence of difficulty accessing surgery varied according to sex (Χ2 = 4.02, p < .05), surgery type (Χ2 = 96.09, p < .001), party responsible for cancellation/postponement (Χ2 range: 4.36-19.01, p < .05), and waiting time (t = 10.59, p < .001). In particular, males, orthopedic surgery, and surgery cancelled by the surgeon or hospital had the highest rates of difficulty. CONCLUSION: Results provide insight into the difficulties experienced by patients accessing elective surgery, and the associated factors. These results may inform targeted healthcare interventions and resource reallocation to reduce these occurrences.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».