Fatores de Risco Associados à Recusa de Notas de Transferência e Vales Cirurgia: O Caso da Região Centro em Portugal
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: In Portugal, the rate of refusals regarding transfer between hospitals through surgery vouchers is high, which makes it difficult to meet maximum waiting times for elective surgeries. The objectives of this study are to examine how many vouchers were issued and refused between the third quarter of 2016 and the fourth quarter of 2019 and the risk factors associated with their refusal, in Central Portugal Material and Methods: Data was obtained in the database of cancelled vouchers and the waiting list for surgery on the 31st December 2019. Multiple logistic regression was used to investigate risk factors. RESULTS: The number of issued vouchers increased after 2018 and the rate of refusals has been above 55% since the 3rd quarter of 2018. Refusal was more likely for individuals aged 55 years or above (OR = 1.136; CI = 1.041 - 1.240; OR = 1.095; CI = 1.005 - 1.194; OR = 1.098; CI = 1.002 - 1.203, for the age bands 55 - 64, 65 - 74 and 75 - 84, respectively), for inpatient surgery when compared to ambulatory (OR = 2.498; CI = 2.343 - 2.663) and for Orthopaedics when compared to General Surgery (OR = 1.123; CI = 1.037 - 1.217). The odds of refusal also varied across hospitals (for example OR = 3.853; CI = 3.610 - 4.113; OR = 3.600; CI = 3.171 - 4.087; OR = 2.751; CI =3.383 - 3.175 e OR = 1.337; CI = 1.092 - 1.637, for hospitals identified as HO_2, HO_7, HO_4 and HO_6, respectively). CONCLUSION: In this study, we have confirmed that the number of issued surgery vouchers increased after the administrative reduction of maximum waiting times in 2018 and that the rate of transfer refusals has been increasing since 2016 and has remained above 55% from the third trimester of 2018 onwards. Some of the factors for which we obtained a positive association with refusal are age, inpatient surgery (compared to ambulatory) and Orthopaedics (compared to General Surgery).
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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 | 0,007 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».