Potential Access to Emergency General Surgical Care in Ontario
Notice bibliographique
Résumé
Limited access to timely emergency general surgery (EGS) care is a probable driver of increased mortality and morbidity. Our objective was to estimate the portion of the Ontario population with potential access to 24/7 EGS care. Geographic information system-based network-analysis was used to model 15-, 30-, 45-, 60-, and 90-min land transport catchment areas for hospitals providing EGS care, 24/7 emergency department (ED) access, and/or 24/7 operating room (OR) access. The capabilities of hospitals to provide each service were derived from a prior survey. Population counts were based on 2016 census blocks, and the 2019 road network for Ontario was used to determine speed limits and driving restrictions. Ninety-six percent of the Ontario population (n = 12,933,892) lived within 30-min’s driving time to a hospital that provides any EGS care. The availability of 24/7 EDs was somewhat more limited, with 95% (n = 12,821,747) having potential access at 30-min. Potential access to all factors, including 24/7 ORs, was only possible for 93% (n = 12,471,908) of people at 30-min. Populations with potential access were tightly clustered around metropolitan centers. Supplementation of 24/7 OR capabilities, particularly in centers with existing 24/7 ED infrastructure, is most likely to improve access without the need for new hospitals.
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 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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| 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) | 0,003 | 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 ».