Association between surgical wait time and hospital length of stay in primary total knee and hip arthroplasty
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: In countries with social healthcare systems, such as Canada, patients may experience long wait times and a decline in their health status prior to their operation. The aim of this study is to explore the association between long preoperative wait times (WT) and acute hospital length of stay (LoS) for primary arthroplasty of the knee and hip. METHODS: The study population was obtained from the provincial Patient Access Registry Nova Scotia (PARNS) and the Canadian national hospital Discharge Access Database (DAD). We included primary total knee and hip arthroplasties (TKA, THA) between 2011 and 2017. Patients waiting longer than the recommended 180 days Canadian national standard were compared to patients waiting equal or less than the standard WT. The primary outcome measure was acute LoS postoperatively. Secondarily, patient demographics, comorbidities, and perioperative parameters were correlated with LoS with multivariate regression. RESULTS: A total of 11,833 TKAs and 6,627 THAs were included in the study. Mean WT for TKA was 348 days (1 to 3,605) with mean LoS of 3.6 days (1 to 98). Mean WT for THA was 267 days (1 to 2,015) with mean LoS of 4.0 days (1 to 143). There was a significant increase in mean LoS for TKA waiting longer than 180 days (2.5% (SE 1.1); p = 0.028). There was no significant association for THA. Age, sex, surgical year, admittance from home, rural residence, household income, hospital facility, the need for blood transfusion, and comorbidities were all found to influence LoS. CONCLUSION: 2021;2(8):679-684.
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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 | 0,000 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».