Perceptions of Ontario health system leaders on single-entry models for managing the COVID-19 elective surgery backlog: an interpretive descriptive study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The COVID-19 pandemic has exacerbated pre-existing challenges with respect to access to elective surgery across Canada, and a single-entry model (SEM) approach has been proposed as an equitable and efficient method to help manage the backlog. With Ontario's recent investment in centralized surgical wait-list management, we sought to understand the views of health system leaders on the role of SEMs in managing the elective surgery backlog. METHODS: We used the qualitative method of interpretive description to explore participant perspectives and identify practical strategies for policy-makers, administrators and clinical leaders. We conducted semistructured interviews with health system leaders from across Ontario on Zoom between March and June 2021. We used snowball and purposive sampling. Inclusion criteria included Ontario health care leaders, fluent in English or French, in positions relevant to managing the elective surgery backlog. Exclusion criteria were individuals who work outside Ontario, or do not hold relevant roles. RESULTS: Our interviews with 10 health system leaders - including hospital chief executive officers, surgeons, administrators and policy experts - resulted in 5 emergent domains: perceptions of the backlog, operationalizing and financing SEMs, barriers, facilitators, and equity and patient factors. All participants emphasized the need for clinical leaders to champion SEMs and the utility of SEMs in managing wait-lists for high-volume, low-acuity, low-complexity and low-variation surgeries. INTERPRETATION: Although SEMs are no panacea, the participants in our study stated that they believe SEMs can improve quality and reduce variability in wait times when SEMs are designed to address local needs and are implemented with buy-in from champions. Health care leaders should consider SEMs for improving surgical backlog management in their local jurisdictions.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».