MARGINALIZATION INFLUENCES ACCESS, OUTCOMES, AND DISCHARGE DESTINATION FOLLOWING TOTAL JOINT REPLACEMENT IN CANADA'S UNIVERSAL HEALTHCARE SYSTEM
Notice bibliographique
Résumé
The influence of socioeconomic status (SES) or marginalization on outcomes and complications from total joint arthroplasty (TJA) in the context of the Canadian single-payer healthcare system has yet to be elucidated. The objectives of the current study are to evaluate the impact of SES on TJA surgery outcomes and complications. A population-based cohort study was conducted using a combination of the prospectively collected hospital-based TJA database, and the Canadian Institute of Health Information (CIHI) Discharge Abstract Database. The primary independent variable was the average census marginalization index to infer the patient's SES. The primary dependent variable was functional outcome scores collected at 1-year postoperatively utilizing the Oxford Hip and Knee Scores (OKS/OHS). Multivariate linear regressions were performed to identify independent predictors associated with minimal important difference (MID) of 1-year postoperative OKS/OHS compared to pre-operative, and discharge to an inpatient facility. A consecutive series of 7,286 TJA events were included for analysis. Demographic and outcome characteristics differed significantly across marginalization quintiles. When compared to the highest quintile, quintiles IV and V had significantly lower preoperative and postoperative OKS/OHS scores. When compared to the first quintile, patients in quintile V were significantly older (67.1±9.8 vs. 69.3±10.4, Mean Difference [MD] = 2.2, p 0.5). Patients who are most marginalized received their TJA later in life, had worse preoperative function, experienced worse postoperative function and were more likely to be discharged to another inpatient facility. Identifying patient populations that may benefit from dedicated care pathways will be a valuable tool to increase access to care, improve patient outcomes and reduce health care expenditures.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».