Discharge Disposition After Limb Amputation in a Publicly Funded Health Care System
Notice bibliographique
Résumé
Understanding discharge disposition (DD) after limb amputation (LA) surgery allows health care providers and policy makers to adapt resources based on need. Studying independent prognostic factors for DD after LA in Canada eliminates the significant influence of payor source, as reported by researchers in the United States. We hypothesize disparities exist among DDs after LA in a publicly funded health care system. Retrospective review of Saskatchewan's linked administrative health data from 2006 to 2019 was used to identify independent socio-demographic factors, amputation levels, amputation predisposing factors (APF), and surgical specialty on 5 DD's: inpatient, continuing care, home with support services (H/W), home with no support services (H/WO), and those who died at the hospital after LA. We found age, amputation level, and APF play a significant role in determining discharge to all dispositions; gender was significantly associated with discharge to continuing care and H/WO; place of residence was associated with discharge to inpatient facilities, continuing care, and H/W; income was not associated with any DD other than H/W; surgical specialty was associated with discharge to all dispositions except death. The findings suggest that disparities in DD following LA exist even after eliminating the influence of payor source. Health care providers and policy makers should consider these findings in preparation for future needs.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».