The Impact of COVID-19 on the Surgical Wait Times for Plastic and Reconstructive Surgery in Ontario
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: The aim of this study was to assess the impact of COVID-19 on surgical wait times for Plastic and Reconstructive Surgery (PRS) in Ontario, Canada. Methods: Ontario's wait time data has fourteen reporting categories for PRS. For each category, the mean wait time for consultation and for surgery were reported. Each category was given a priority ranging from 1 to 4. Two periods, three-month and six-month, were selected and compared to the same calendar months of the previous year. Wait times, surgical volume and percent change to the provincial wait time target were reported and compared to the baseline data. Results: This study reviewed 9563 consults and 15,000 operative cases. There was a 50% reduction in the volume of surgical consults during the study period compared to the baseline period (P = 0.004). The reduction ranged from 46% to 75% based on the reporting category. The volume of surgical cases decreased by 43% during the study period compared to the baseline period (P = 0.005). A statistically significant increase in the mean wait times for surgery was observed, involving priorities 2 to 4 (overall mean = 32 days, P ≤ 0.01). There was a 15% decrease in the percentage of surgeries meeting the provincial target times (P < 0.0001). Conclusion: COVID-19 has caused a significant reduction in the volume of cases performed in the majority of PRS categories with an overall increase in the wait times for consultation and for surgery. Recovery following COVID-19 will require strategies to address the growing volume of cases and wait times for surgery across all PRS categories.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».