Referral patterns for common surgical procedures in Ontario: a cross-sectional population-level study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Little is known about the existing structure and function of referral networks in the prevalent referral system for specialized surgical care in Canada, which is based on direct physician referral to specialists in a largely unmanaged referral marketplace. Our objective was to describe and analyze the referral networks of referring physicians and surgeons for common surgical procedures in Ontario, to better understand potential barriers to single-entry models. METHODS: We analyzed referral networks for patients between referring physicians and surgeons for 9 common scheduled surgical procedures from 2016 to 2019 using administrative data sources in Ontario. We described the connectedness of referring physician-surgeon pairs using descriptive measures and graphical social network analysis. RESULTS: The median number of surgeons connected to a referring physician for patients having a particular surgical procedure ranged from 1 (interquartile range [IQR] 1-3) for spine surgery to 3 (IQR 1-4) for knee arthroplasty and 3 (IQR 2-5) for noncancer uterine procedures. Referral network structure varied according to the procedure studied. Spine surgery was highly clustered with a small number of larger groups; gallbladder, inguinal hernia, and noncancer uterine surgery were highly distributed with many small groups within the referral network. Breast cancer surgery occurred in a largely distributed network, but with a skewed distribution reflecting a few small groups with large numbers of patients. CONCLUSION: Improving surgical wait times by coordinating surgical referrals will require approaches that address the structure of existing referral networks. Most physicians refer their patients to a very small number of surgeons, suggesting that referring physicians largely do not individualize referrals to multiple different surgeons based on specific patient characteristics.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».