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Enregistrement W4381716559 · doi:10.1302/2633-1462.46.bjo-2023-0040.r1

The ORthopaedic Trauma Hospital Outcomes - Patient Operative Delays (ORTHOPOD) study

2023· article· en· W4381716559 sur OpenAlexfundno aff
Thomas Baldock, T. Walshaw, R. J. Walker, Nicholas Wei, Sharon Scott, Alex Trompeter, William Eardley

Notice bibliographique

RevueBone & Joint Open · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTrauma and Emergency Care Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHospital for Sick ChildrenNational Institute for Health and Care ResearchQueen Mary University of London
Mots-clésMedicineDemographicsTrauma centrePopulationNorthern irelandOrthopedic surgeryPhysical therapyEmergency medicineGeneral surgerySurgeryDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aims: This is a multicentre, prospective assessment of a proportion of the overall orthopaedic trauma caseload of the UK. It investigates theatre capacity, cancellations, and time to surgery in a group of hospitals that is representative of the wider population. It identifies barriers to effective practice and will inform system improvements. Methods: Data capture was by collaborative approach. Patients undergoing procedures from 22 August 2022 and operated on before 31 October 2022 were included. Arm one captured weekly caseload and theatre capacity. Arm two concerned patient and injury demographics, and time to surgery for specific injury groups. Results: Data was available from 90 hospitals across 86 data access groups (70 in England, two in Wales, ten in Scotland, and four in Northern Ireland). After exclusions, 709 weeks' of data on theatre capacity and 23,138 operations were analyzed. The average number of cases per operating session was 1.73. Only 5.8% of all theatre sessions were dedicated day surgery sessions, despite 29% of general trauma patients being eligible for such pathways. In addition, 12.3% of patients experienced at least one cancellation. Delays to surgery were longest in Northern Ireland and shortest in England and Scotland. There was marked variance across all fracture types. Open fractures and fragility hip fractures, influenced by guidelines and performance renumeration, had short waits, and varied least. In all, nine hospitals had 40 or more patients waiting for surgery every week, while seven had less than five. Conclusion: There is great variability in operative demand and list provision seen in this study of 90 UK hospitals. There is marked variation in nearly all injuries apart from those associated with performance monitoring. There is no evidence of local network level coordination of care for orthopaedic trauma patients. Day case operating and pathways of care are underused and are an important area for service improvement.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,295 · 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

Citations11
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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