P.147 The growing problem of spine surgery wait times in British Columbia: longitudinal trends and impacts on perioperative outcomes
Notice bibliographique
Résumé
Background: Surgical delays are in common in Canada. Wait times in elective spine surgery and their impact on outcomes remain uncharacterized. Methods: This was a single-center analysis of elective spine surgery data between 2009-2020. Wait times between referral and consultation (T1), consultation and surgical booking (Ti), and booking and surgery (T2) were assessed. Results: 2041 patients were included. Longitudinal analyses were adjusted for age, sex, diagnosis, surgical volume, while outcomes analyses were age and sex-adjusted. Total T1+Ti+T2 increased 8.1% annually (p<0.001). T1 decreased 4.3% annually (p=0.032). It was not associated with adverse events (AEs) or disposition. Every 100 days of T1 was associated with 1.0% longer hospitalization (p=0.001). Ti increased 21.0% annually (p<0.001). Every 100 days of Ti was associated with 2.9% increased odds of an adverse event (p=0.002), 1.8% longer hospitalization (p<0.001), and 15.9% increased likelihood of discharge home (p<0.001). T2 increased 7.0% annually (p<0.001) and was not associated with AEs. Every 100 days of T2 was associated with 11.6% longer hospitalization (p<0.001) and 76.5% increased likelihood of discharge home (p<0.001). Conclusions: Total wait times for elective spine surgery have increased between 2009-2020. Notably, Ti increased ninefold and was associated with AEs. This study highlights areas of delay and targets for healthcare optimization.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».