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Enregistrement W4402922156 · doi:10.1177/19160216241286793

Evaluating Perceptions of Head and Neck Surgeons on the Role of Single-Entry Models in Managing Surgical Waitlists in Ontario: A Qualitative Study

2024· article· en· W4402922156 sur OpenAlexaffabout
Justin Shapiro, Charlotte Axelrod, Ben Levy, Saruchi Bandargal, Emily C. Steinberg, Emily Wener, John R. de Almeida, Joel Davies, Brian Rotenberg, Antoine Eskander, Janet Chung, David R. Urbach, Yvonne Chan

Notice bibliographique

RevueJournal of Otolaryngology - Head and Neck Surgery · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare Operations and Scheduling Optimization
Établissements canadiensWomen's College HospitalTrillium Health CentreUniversity Health NetworkHealth Sciences CentreSt. Michael's HospitalSunnybrook Health Science CentreSinai Health SystemMcGill UniversityUniversity of OttawaToronto East General HospitalUniversity of TorontoWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHead and neckOtorhinolaryngologyHead and neck cancerHead and neck surgerySurgeryGeneral surgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Long surgical wait times have long plagued health systems in Canada and abroad. This backlog and associated strain on health human resources has been exacerbated by the COVID-19 pandemic, affecting surgeries of varying degrees of urgency across all surgical specialties, including head and neck surgery. Single-entry models (SEMs) are being increasingly studied as one possible strategy to help manage surgical wait times, and a growing number of health systems have implemented SEMs within departments such as otolaryngology-head and neck surgery. We sought to evaluate the views of head and neck surgeons at all 8 designated head and neck cancer centers across Ontario on the role of SEMs in managing surgical backlogs. RESULTS: We interviewed 10 Ontario head and neck surgeons on the role of SEMs in managing wait times within the field. The following themes were elicited from interview transcripts: (1) anticipated positive impact, (2) barriers to implementation, (3) patient experience, and (4) roadmap to implementation. Participants agreed that SEMs may have utility for certain types of surgeries if implemented to address local needs. They also believe this model would have the greatest impact if employed together with other approaches, such as increasing operating room time or nursing availability. CONCLUSION: Our results highlighted the necessity for a nuanced approach to single-entry model implementation in head and neck surgery. While participants recognized the utility of SEMs for high-volume and low-variation surgeries, participants remained divided on the optimal approach to triaging patients necessitating more complex oncologic treatments. Deliberate collaboration among stakeholder organizations and senior surgeons will be critical if SEMs are to succeed in an intricate and political healthcare environment.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,057
Score d'incertitude au seuil0,994

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,126
Tête enseignante GPT0,437
Écart entre enseignants0,310 · 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 tête enseignante, 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
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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