Biological Sex Inequality in Rheumatology Wait Times During the COVID-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Objective To examine the effect of biological sex on wait times to first rheumatology appointment in a central triage system before and during the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic. Methods Deidentified data of all referred patients between November 2019 and June 2022 were extracted from the electronic medical record. Variables, including time from referral to first appointment, biological sex, referral period, urgency status, age, and geographic location were collected and analyzed. Results Twelve thousand eight hundred seventeen referrals were identified. Wait times increased by 24.23 days in the peri-COVID period (P< 0.001). In the pre-COVID period, there was no significant difference in wait times by biological sex or age. Triage urgency was a predictor of wait time, with semiurgent referrals seen 8.94 days (95% CI −15.90 to −1.99) sooner than routine referrals and urgent referrals seen 25.42 days (95% CI −50.36 to −0.47) sooner than routine referrals. In the peri-COVID period, there was a significant difference in wait time by biological sex with women waiting on average 10.03 days (95% CI 6.98-13.09) longer than men (P< 0.001). Older patients had shorter wait times than younger patients, with a difference of −4.64 days for every 10-year increase in age (95% CI −5.49 to −3.78). Triage urgency continued to be a predictor of wait time. Conclusion Women and younger patients appear to have been affected by wait time increases during the COVID-19 pandemic. This finding should be further investigated to determine its pervasiveness across other specialities and to better understand the underlying cause of this finding.
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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 | 0,007 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».