Variable effects of obesity on access to total hip and knee arthroplasty
Notice bibliographique
Résumé
Background: Obesity is an important comorbidity affecting outcomes after total joint arthroplasty. Consequently, surgeons may delay care of obese patients to first address obesity through different care pathways. The effect of obesity on patient wait times for total joint arthroplasty has not been explored. The purpose of this study was to evaluate the effect of obesity on access to total hip (THA) and knee (TKA) arthroplasty. Methods: The study data set was constructed from the Nova Scotia Health Authority's Horizon Patient Folder system and the Patient Access Registry Nova Scotia. Wait time was measured as days between the decision to treat and date of surgery. Body mass index (BMI) was calculated from a preoperative assessment, and patients were grouped into BMI categories. Multivariate log-linear regression was used to test for statistical differences, controlling for confounding factors. Results: We observed longer wait times for TKA with increasing BMI weight class. Patients with BMIs greater than 50 had 34% longer waits than reference weight patients. However, THA recipients showed no statistical difference in wait times across weight categories. Furthermore, there was variability among surgeons in the wait times experienced by patients. Conclusion: The finding of longer wait times for TKAs, but not THAs, among patients who were obese was unexpected. This shows the variable wait times for THA and TKA that patients who are obese can experience with different surgeons. It is important to understand the variability in wait times so that efforts to standardize the patient experience can be accomplished.
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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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».