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Enregistrement W4415439081 · doi:10.1302/1358-992x.2025.10.134

INEQUITIES IN ACCESS TO ANTERIOR CRUCIATE LIGAMENT RECONSTRUCTION AND TIME TO SURGERY BASED ON SOCIOECONOMIC STATUS: A PROVINCIAL COHORT STUDY

2025· article· en· W4415439081 sur OpenAlexaboutno aff
M. Dawdy, Sheila McRae, P.B. MacDonald, Heather J. Prior, Marc Morissette, M. Fowler-Woods, Jarret M. Woodmass

Notice bibliographique

RevueOrthopaedic Proceedings · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueKnee injuries and reconstruction techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSocioeconomic statusLogistic regressionRetrospective cohort studyCohort studyAnterior cruciate ligament reconstructionCohortHealth careRisk factor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A limited but growing pool of evidence from orthopaedic literature suggests that inequalities persist in health care systems around the world. A primarily publicly funded health care system such as there is in Canada should ideally help to modulate these inequalities. The purpose of this study was to investigate the effects of socioeconomic status (SES) on availability and timing of ACL reconstruction (ACLR) surgery based on the Manitoba experience. A retrospective population-based study was conducted using data assembled through the Manitoba Centre for Health Policy (MCHP). A comparison of patients that underwent ACLR and those that were diagnosed with an ACL injury by a surgeon but did not proceed to surgery was conducted (2015–2020). Time from primary care physician diagnosis to orthopaedic consult (time to consult) and time from consult to surgery (time to surgery) were also evaluated with respect to SES for patients (1990–2020). Logistic regression was performed using surgery as the dependent and SES as the independent variable. SES was operationally defined using the Socioeconomic Status Factor Index-2, a factor value established by MCHP that takes into account average household income, percent of single parent households, unemployment rate for those 15 years or older, and rate of high school education based on postal code. SEFI-2 scores range from −5 to +5 with lower scores being more positive SES. Logistic regression was also performed using time to surgery of more or less than a year as the dependent variable. From 2015 to 2020, 1454 patients underwent ACLR in Manitoba compared to 915, with the same diagnostic codes given by the surgeon, who did not. The mean SEFI-2 score for those that underwent ACLR was −0.28 (95% CI 0.04) and for those that did not it was −0.005 (95% CI −0.07; p < 0 .001). The odds ratio for those with a score greater than +1 of undergoing ACLR was 0.37 (95% CI 0.12; p < 0 .001) and between 0 and +1 was 0.60 (95% CI 0.15; p < 0 .001) compared to other SEFI-2 score levels. Of the 7,868 patients that underwent ACLR between 1990 and 2020, only 6% were in the lowest SES category compared to 16% in the highest (Figure 1). Mean time to consult was 0.71 (95% CI 0.05) years and mean time to surgery from consult was 0.54 (95% CI 0.03). The odds of those in the lowest SES category having their surgical consult within 1 year of diagnosis was not different than those in other categories (0.77 (95% CI 0.20) years; p=0.09). The odds of having surgery within 1 year of consult was significant (0.72 (95% CI 0.18) years; p=0.02). Patients of lower SES were less likely to undergo ACLR compared to those of higher SES. Furthermore, patients of lower economic status were less likely to have their surgery within 1 year of initial consultation. There was no difference in time from initial diagnosis by a primary care physician to surgical consult. For any figures or tables, please contact the authors directly.

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)0,001
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 enseignants0,166
Score d'incertitude au seuil0,878

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 recherche0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,268 · 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

Citations0
Publié2025
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