A visiting otolaryngology team in northern Ontario - demographics, clinical presentation and barriers to access
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Approximately 20% of Canadians reside in rural or remote communities where access to medical specialties such as otolaryngology remains challenging due to long wait times and distance to services. The purpose of this study was to characterize patient demographics, common clinical diagnoses, and barriers to accessing otolaryngology services, in a remote Northern Ontario setting. A secondary objective was to describe a care model that provides multi-subspecialty otolaryngology services to a remote community. ISSUE: A team of academic otolaryngologists provided annual (2020-2021) subspecialty services in otology, neurotology, rhinology, head and neck oncology, and pediatrics to a remote hospital with admitting, general anesthesia and surgical resources. Data regarding patient demographics, otolaryngology-related diagnosis, wait times and distance travelled were recorded. Data were obtained for 276 patients treated in the clinic. The median age was 47 years (range 0-85 years). The most common otolaryngological conditions were hearing loss (n=62) and nasal obstruction (n=34). Nearly 30% of patients traveled further than 150 km to access care, and 62% waited 3-6 months for a consultation. LESSONS LEARNED: This is the first study to characterize the demographics and range of otolaryngological disorders encountered in a remote Northern Ontario setting. The results have identified specific otolaryngology needs and barriers to access to care. The data can be used to guide healthcare providers and administrators on resource allocation to optimize the delivery of otolaryngology services.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».