Delays in Medical Care: A Systematic Review of Determinants, Consequences and Interventions
Notice bibliographique
Résumé
Background: Delays in medical care represent a significant public health challenge with substantial impacts on morbidity, mortality, and healthcare costs. These delays can occur at various stages of the care pathway, from symptom recognition by patients to treatment initiation. This systematic review aims to synthesize current evidence on the determinants, consequences, and interventions to reduce these delays through rigorous analysis of published studies. Materials and methods: A comprehensive search was conducted in PubMed, Embase, and Cochrane Library databases for studies published between January 2000 and December 2023. Search strategies combined MeSH terms and keywords: "delays in care," "access to care," "diagnosis," "treatment," and "interventions." Included studies were observational or interventional studies evaluating delayed care in adult patients with quantitative data on delays or consequences. Case studies, literature reviews, and in vitro studies were excluded. Methodological quality was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale for observational studies and the Cochrane Risk of Bias Tool for interventional studies. Data extracted included study characteristics, delay determinants, consequences, and interventions. Meta-analyses were performed where appropriate using random-effects models. Results: Multiple factors influence delays in care. For instance, patients in rural areas experienced average delays 2.5 days longer for cardiac symptom consultation compared to urban residents. Patients with lower education levels were 1.8 times more likely to delay consultation for suspected cancer. Regarding consequences, meta-analysis revealed that each day of delay in stroke treatment increased death or disability risk by 5%. Interventions showed promise: patient education programs reduced cardiac symptom consultation delays by 30%, while telemedicine systems decreased specialist referral time for suspected cancer by 20%. Conclusion: Delayed medical care repr
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 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 | 0,014 | 0,059 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,017 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».