Out-of-hours emergent surgery for degenerative spinal disease in Canada: a retrospective cohort study from a national registry
Notice bibliographique
Résumé
Background: Spinal degenerative disease represents a growing burden on our healthcare system, yet little is known about longitudinal trends in access and care. Our goal was to provide an essential portrait of surgical volume trends for degenerative spinal pathologies within Canada. Methods: (CIHI) database was used to identify all patients receiving surgery for a degenerative spinal condition from 2006 to 2019. Trends in number of interventions, unscheduled vs scheduled hospitalizations, in-hours vs out-of-hours interventions, resource utilization and adverse events were analyzed retrospectively using linear regression models. Confidence intervals were reported in the expected count ratio scale (CR). Findings: A total of 338,629 spinal interventions and 256,360 hospitalizations between 2006 and 2019 were analyzed. The mean and SD of the annual mean age of patients was 55.5 (SD 1.6) for elective hospitalizations and 55.6 (SD 1.6) for emergent hospitalizations. The proportion of female patients was 47.8% (91,789/192,027) for elective hospitalizations and 41.4% (26,633/64,333) for emergent hospitalizations. Elective hospitalizations increased an average of 2.0% per year, with CR = 1.020 (95% CI 1.017-1.023, p < 0.0001) while emergent hospitalizations exhibited more rapid growth with an average 3.4% annually, with CR 1.034 (95% CI 1.027-1.040, p < 0.0001). «In-hours » surgeries increased on average 2.7% per year, with CR 1.027 (95% CI 1.021-1.033, p < 0.0001), while « out-of-hours » surgeries increased 6.1% annually, with CR 1.061 (95% CI 1.051-1.071, p < 0.0001). The resource utilization for unscheduled hospitalizations approximates two and a half times that of scheduled hospitalizations. The proportions of spinal interventions with at least one adverse event increased on average 6.3% per year, with CR 1.063 (95% CI 1.049-1.077, p < 0.0001). Interpretation: This study provides novel data critical for all providers and stakeholders. The rapid growth of emergent out-of-hours hospitalizations demonstrates that the needs of this growing patient population have far exceeded health-care resource allocations. Future studies will analyze the health-related quality of life implications of this system shift and identify demographic and socioeconomic inequities in access to surgical care. Funding: This work was funded by the Bob and Trish Saunders Spine Research Fund through The VGH and UBC Hospital Foundation. The funder of the study had no role in the study design, data collection, data analysis, data interpretation, or writing of the manuscript.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».