Surgical wait times for patients with urological cancers: a survey of Canadian surgeons.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The wait times for urological cancer surgeries in Canada has increased over the past 2 decades. This is of concern to patients, physicians and other key stakeholders because there is evidence that delaying surgery beyond a recommended threshold could have a negative impact on clinical outcomes. To address these trends, a Canadian surgical wait times (SWAT) initiative has been undertaken to develop a consensus document and make recommendations on appropriate wait times. As a first step, the SWAT steering committee determined that current wait times estimates were required for the four key disease sites; prostate, bladder, kidney and testes. To obtain such data, a survey of Canadian urological surgeons was undertaken. METHODS: A structured electronic mailing strategy was adopted as recommended by Dillman (1978). Standardized data collection forms were sent to members of the Canadian Urological Association (CUA) and attendees to the 2005 CUA meeting. Survey items consisted of respondent demographic data, information on surgical wait times for the four key disease sites and potential barriers to timely cancer surgery. RESULTS: One hundred and five urological surgeons responded to the survey. There was considerable variation in wait times between and within the four disease sites with bladder and kidney cancer surgeries displaying the widest range. Operating room availability and staging tests were identified as the most significant barriers to efficient cancer surgery. CONCLUSIONS: The wide variation in wait times identified in this study suggest that the overall time to treatment from referral is beyond the duration considered by many experts and by the Canadian Society of Surgical Oncology to be acceptable. These issues need to be addressed through a partnership between the key stakeholders in order to reduce the potentially negative impact on clinical outcomes and patient quality of life.
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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 | 0,000 |
| 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 ».