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Enregistrement W4389945627 · doi:10.9778/cmajo.20230001

Social determinants of access to timely elective surgery in Ontario, Canada: a cross-sectional population level study

2023· article· en· W4389945627 sur OpenAlexaffvenueabout
Pieter de Jager, Dionne M. Aleman, Nancy N. Baxter, Chaim M. Bell, Merve Bodur, Andrew Calzavara, Michael Carter, Scott D. Emerson, Anna R. Gagliardi, Jonathan C. Irish, Danielle Martin, Samantha Lee, Marcy Saxe-Braithwaite, Pardis Seyedi, Julie Takata, Suting Yang, Claudia Zanchetta, David R. Urbach

Notice bibliographique

RevueCMAJ Open · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare Operations and Scheduling Optimization
Établissements canadiensQueen's UniversityUniversity of TorontoDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineOdds ratioConfidence intervalArthroplastyCholecystectomyLogistic regressionCross-sectional studyPopulationSocial deprivationOddsDemographySurgeryInternal medicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Equitable access to surgical care has clinical and policy implications. We assess the association between social disadvantage and wait times for elective surgical procedures in Ontario. METHODS: We conducted a cross-sectional analysis using administrative data sets of adults receiving nonurgent inguinal hernia repair, cholecystectomy, hip arthroplasty, knee arthroplasty, arthroscopy, benign uterine surgery and cataract surgery from April 2013 to December 2019. We assessed the relation between exceeding target wait times and the highest versus lowest quintile of marginalization dimensions by use of generalized estimating equations logistic regression. RESULTS: Of the 1 385 673 procedures included, 174 633 (12.6%) exceeded the target wait time. Adjusted analysis for cataract surgery found significantly increased odds of exceeding wait times for residential instability (adjusted odd ratio [OR] 1.16, 95% confidence interval [CI] 1.11-1.21) and recent immigration (adjusted OR 1.12, 95% CI 1.07-1.18). The highest deprivation quintile was associated with 18% (adjusted OR 1.18, 95% CI 1.12-1.24) and 20% (adjusted OR 1.20, 95% CI 1.12-1.28) increased odds of exceeding wait times for knee and hip arthroplasty, respectively. Residence in areas where higher proportions of residents self-identify as being part of a visible minority group was independently associated with reduced odds of exceeding target wait times for hip arthroplasty (adjusted OR 0.82, 95% CI 0.75-0.91), cholecystectomy (adjusted OR 0.68, 95% CI 0.59-0.79) and hernia repair (adjusted OR 0.65, 95% CI 0.56-0.77) with an opposite effect in benign uterine surgery (adjusted OR 1.28, 95% CI 1.17-1.40). INTERPRETATION: Social disadvantage had a small and inconsistent impact on receiving care within wait time targets. Future research should consider these differences as they relate to resource distribution and the organization of clinical service delivery.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,156

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,423
Tête enseignante GPT0,536
Écart entre enseignants0,112 · 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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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