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Enregistrement W7029340200

The Impact of the COVID-19 Pandemic on Wait-Times for Ophthalmic Surgery in Ontario, Canada: A Population-Based Study

2023· article· en· W7029340200 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRetinal and Optic Conditions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPandemicSubspecialtyOphthalmic surgeryCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Health careHealthcare systemCohort
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Michael Balas,1 Diana Vasiliu,2 Gener Austria,2 Tina Felfeli3– 5 1Temerty Faculty of Medicine, University of Toronto, Toronto, ON, Canada; 2Health System Intelligence Team, Health System Performance & Support Portfolio, Ontario Health, Toronto, ON, Canada; 3Department of Ophthalmology and Vision Sciences, University of Toronto, Toronto, ON, Canada; 4Toronto Health Economics and Technology Assessment (THETA) Collaborative, University Health Network, Toronto, ON, Canada; 5The Institute of Health Policy, Management and Evaluation (IHPME), University of Toronto, Toronto, ON, CanadaCorrespondence: Tina Felfeli, Toronto Western Hospital, 399 Bathurst Street, 6-East Room 432, Toronto, ON, M5T 2S8, Canada, Tel +1 647 678 1634, Fax +1 416 340 3459, Email tina.felfeli@mail.utoronto.caObjective: To investigate the effects of the COVID-19 pandemic on case volumes and wait-times for ophthalmic surgery in Ontario, Canada.Design: Population-based retrospective cohort study.Participants: Patients undergoing ophthalmic surgery in Ontario, Canada, from 2010 to 2021, collected from the Ontario Health Wait Times Information System (WTIS) database.Methods: The WTIS contains non-emergent surgical case volume and wait-time data for six ophthalmic subspecialty surgery types, three priority levels (low, medium, high) and 14 different regions in Ontario. Case volume and wait-times were compared between the COVID-19 pandemic (2020– 2021) and the preceding time period (2010– 2019) across all stratifications.Results: There was a significant decrease in case volumes and significant increase in wait-times across geographic regions, priority levels, and subspecialty surgeries from the pre-pandemic to pandemic period. Moreover, COVID-19 exacerbated pre-existing wait-time disparities between sexes, with females waiting 4.1 days longer than males overall to receive surgery in 2010– 2019 compared to waiting 8.8 days longer in 2020– 2021 (117% increase).Conclusion: These findings highlight the impact of the COVID-19 pandemic on ophthalmic surgical wait times in Ontario. Cataract, strabismus and oculoplastic surgeries, the Waterloo Wellington, Central, and South East regions of Ontario, and those with female sex had the greatest relative increases in wait-times during the pandemic.Keywords: ophthalmology, surgery, wait time

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,245

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,005
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,343
Tête enseignante GPT0,557
Écart entre enseignants0,214 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
Publié2023
Routes d'admission1
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