Impact of distance on postoperative follow-up in patients of pediatric surgery: a retrospective review
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Centralization of medical services in Canada has resulted in patients travelling long distances for healthcare, which may compromise their health. We hypothesized that children living farther from a children's hospital were offered and attended fewer follow-up appointments. Methods: We reviewed children less than 17 years of age referred to the general surgery clinic at a tertiary children's hospital during a 2-year period who underwent surgery. Descriptive statistics were performed. Results: We identified 723 patients. The majority were male (61%) with a median age of 7 years (range 18 days to16 years) and were from the major urban center (MUC) (56.3%). The median distance travelled to hospital for MUC patients was 8.9 km (range 0.9-22 km) vs 119.5 km (range 20.3-1950 km) for non-MUC patients. MUC children were offered more follow-up appointments (72.7% vs 60.8%, p<0.05). No significant differences existed in follow-up attendance rates (MUC 88.5% vs non-MUC 89.1%, p=0.84) or postoperative complications (9.8% vs 9.2%, p=0.78). There were no deaths. Conclusions: Patients living farther from a hospital were offered fewer follow-up appointments, but attended an equivalent rate of follow-ups when offered one. Telemedicine and remote follow-up are underused approaches that can permit follow-up appointments while reducing associated travel time and expenses.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».