Surgical waitlist management: Perspectives from surgeons on surgical prioritization at a paediatric hospital
Notice bibliographique
Résumé
Globally exacerbated surgical waitlists have provided the opportunity to reflect on prioritization and resource allocation decisions. The unique circumstances of paediatric surgery and consequences of surgical delay prompted the study reported in this paper. As part of a larger project to attend to prioritization in our surgical waitlists, we conducted a Quality Improvement study, the purpose of which is to understand surgeon's perspectives regarding the ethical and practical realities of surgical prioritization at our institution. The study comprises semi-structured interviews with nine full-time paediatric surgeons from a variety of subspecialties conducted at our institution, which is a tertiary paediatric hospital with ten surgical subspecialties in a publicly funded healthcare system. Participants articulated how they prioritize their waitlists, and how they understand ethical prioritization. These findings resonate with the growing public concern for ethical practice in healthcare delivery and transparency in prioritization and resource allocation practices. Specifically, more transparency, consistency, and support is required in prioritization practices. This work highlights the importance of institutional dialogue regarding surgical case prioritization. Because quality improvement work is necessarily site-specific, concrete generalizations cannot be offered. However, the insights gleaned from these interviews and the process by which they were gleaned are a valuable knowledge-sharing resource for any institution that is interested in ongoing quality improvement work. The objectives here were to clarify the goals of prioritization within the institution, improve prioritization practices, and make them more ethical and transparent.
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 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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,002 |
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 ».