Perceptions of Otolaryngologists on Single-Entry Models for Managing Wait Times in Community-Based Health Care in Ontario: A Qualitative Study
Notice bibliographique
Résumé
ImportanceLong wait times for medical care have been exacerbated following the pandemic in many health systems. Single-entry models (SEMs) have been proposed as a strategy to manage growing surgical backlogs and increase timeliness and quality of care by creating a single queue and centralizing the referral triage process.ObjectiveThe primary objective was to evaluate the perceptions of SEMs among community otolaryngologists for managing surgical backlogs. The secondary objectives were to better understand their experiences with the current system and to investigate their recommendations for implementing an SEM.DesignInterpretive Description.SettingOntario, Canada.ParticipantsNine community-based otolaryngologists.Intervention/ExposuresNot available.MethodsVirtual semi-structured interviews were conducted with study participants. Data were independently analyzed using inductive and deductive methods by multiple team members. Results were triangulated, and a final coding framework was developed collaboratively from which themes were identified.Main Outcome MeasuresPerceptions of SEMs as well as recommendations for design and implementation.ResultsThree thematic domains and 9 subdomains were identified from our interview data: (1) factors affecting the utility of SEMs; (2) opinions and buy-in of physicians; and (3) opportunities to improve equity.Conclusions and RelevanceWe identified a number of factors that should be considered in supporting community-based otolaryngologists to adopt SEMs as a strategy for ensuring timely and equitable access to care. Clinical leaders and specialty organizations play a pivotal role for such changes to succeed. Implementing SEMs may be an important step toward increasing equity, quality, efficiency, and cost-effectiveness in otolaryngology.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».