Surgeon perspectives on surgical wait times and the single-entry model: challenges and opportunities for equitable access in a Canadian health care system
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Surgical wait times affect patient outcomes, access to care, and surgeon well-being. The single-entry model (SEM) has been proposed to address these issues, but its implementation raises concerns among surgeons. We sought to explore surgeons' perspectives on surgical wait times, referral processes, and the potential effect of the SEM on improving access to surgical care in a major metropolitan Canadian city. METHODS: We conducted a qualitative descriptive study to explore the perspectives of surgeons at a large community hospital using semi-structured interviews. We used thematic analysis to identify key themes regarding surgical wait times, referral processes, and the SEM. RESULTS: We interviewed 10 surgeons with different specialties and administrative roles, and a median 16.5 years of experience. Participants expressed frustration with systemic inefficiencies, particularly regarding long wait times for consultations and surgeries. Key issues included overwhelming workloads, limited operating room availability, and nonspecific referrals, which often led to delayed patient care. Surgeons reported burnout from managing these delays. Although many participants viewed the SEM as a promising strategy to improve equitable access to care, others raised concerns about depersonalization of care and reduced surgeon autonomy. Some participants emphasized that, without concurrent reforms to funding models, the SEM could inadvertently reinforce existing disparities, particularly gender-based pay inequities. CONCLUSION: Surgical wait times pose substantial challenges for both patient outcomes and surgeon well-being. The SEM holds promise for reducing delays and improving equity in patient access, but its successful implementation requires addressing concerns related to surgeon autonomy and workforce equity.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».