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Enregistrement W4304780002 · doi:10.1503/cjs.021721

Robotic thoracic surgery in Canada: Are patients willing to pay out of pocket?

2022· article· en· W4304780002 sur OpenAlexaffvenueabout
Yogita S. Patel, Megan Kay, Isabella Churchill, K. Sullivan, Yaron Shargall, Bobby Shayegan, Anthony Adili, Waël C. Hanna

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Surgery · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLung Cancer Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensMcMaster UniversitySt. Joseph’s Healthcare HamiltonImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineWillingness to payGovernment (linguistics)Pay for performanceHealth careHealth insuranceFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary Robotic-assisted thoracoscopic surgery (RTS) is safe and effective, but is associated with high capital and operating costs that are not reimbursed by the Canadian government. Currently, patients have access to RTS only when it is supported by research or philanthropic funds. In a recent study, we assessed the extent of patient-reported satisfaction with RTS, whether patients would have been willing to pay out of pocket for it, and what factors were associated with patients’ willingness to pay. Many patients (290 of 411 [70.56%]) stated that they would have paid the additional $2000 to supplement the government health care coverage to have access to RTS. Factors found to be significantly associated with participants’ willingness to pay were an annual income of $60 000 or more (p = 0.034), private insurance coverage (p = 0.007), overall experience with RTS rated as 8 or higher out of 10 (p < 0.001), and overall postoperative postdischarge experience rated as satisfying or very satisfying (p = 0.004).

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,083
Score d'incertitude au seuil0,167

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,000

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.

Tête enseignante Opus0,040
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,217 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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