Social determinants of access to timely elective surgery in Ontario, Canada: a cross-sectional population level study
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 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 ».