A retrospective population-based analysis of wait times for cataract surgery in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Current methods used to estimate surgical wait times in Ontario may be subject to inconsistencies and inaccuracies. In this population-level study, we aimed to estimate cataract surgery wait times in Ontario using a novel, objective and data-driven method. METHODS: We identified adults who underwent cataract surgery between 2005 and 2019 in Ontario, using administrative records. Wait time 1 represented the number of days from referral to initial visit with the surgeon, and wait time 2 represented the number of days from the decision for surgery until the first eye surgery date. In the primary analysis, a ranking method prioritized referrals from optometrists, followed by ophthalmologists and family physicians. RESULTS: The cohort consisted of 1 138 532 people with mostly female patients (57.4%) and those aged 65 years and older (79.0%). In the primary analysis, the median was 67 days for wait time 1 (interquartile range [IQR] 29-147). There was a median of 77 days for wait time 2 (IQR 37-155). Overall, the following proportions of patients waited less than 3, 6 and 12 months: 54.1%, 78.5% and 91.7%, respectively. For wait time 2, the proportions of patients who waited less than 3, 6 and 12 months were 49.5%, 77.1% and 93.3%, respectively. In total, 19.3% of patients did not meet the provincial target for wait time 1, 20.5% did not meet the target for wait time 2 and 35.0% did not meet the target for wait times 1 or 2. INTERPRETATION: Administrative health services data can be used to estimate cataract surgery wait times. With this method, 35.0% of patients in 2005-2019 did not receive initial consultation or surgery within the provincial wait time target.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».