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Enregistrement W7116120157 · doi:10.11575/prism/50839

Reducing Wait Times: A Comparative Analysis of CT Scan Efficiency in Alberta and Ontario

2025· other· en· W7116120157 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2025
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputed tomographyPsychological interventionHealth carePublic policyHealthcare systemStatistical analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Jessica, a retired teacher in Edmonton, waited nearly three weeks in pain before finally receiving a CT scan to rule out kidney stones. In Ontario, a similar patient, Elena, was scanned, diagnosed, and treated within one week. These contrasting stories illustrate a persistent gap: thousands of Albertans face prolonged uncertainty and complications from long CT scan wait times. These delays lead to unnecessary hospital admissions, higher healthcare costs, and growing public frustration. This highlights the important question: What specific diagnostic imaging policies, practices, and system-level interventions have allowed Ontario to sustain consistently shorter CT scan wait times, and under what conditions can these policies be effectively adapted and implemented within Alberta’s healthcare context? Alberta’s average median CT scan wait time has fluctuated around 18 days, while Ontario has stayed below the 7-day benchmarks since 2008, all while having similar per-person CT scanners and similar infrastructure investments. The explanation is not about equipment or funding but about policy and system design. This project is one of the first to compare diagnostic imaging policy over fifteen years across two provinces, using a rapid review of fifty-eight sources, policy mapping, and a combination of comparative and statistical analysis. Ontario’s success came from adopting ten key policy levers together, while Alberta introduced some of these measures, but did so slowly and in isolation. The evidence is clear: no single reform or partial bundle produced more than minor gains, and wait times only dropped when at least eight of these levers were in place at once. Statistical modelling predicts that if Alberta adopts the full Ontario-style policy bundle, median CT wait times could drop by almost eight days within one year. With sustained action, Alberta could approach the national benchmark of a seven-day median. Alberta has a unique chance to act now with the following phased plan: • Phase 1: Implement province-wide eReferral and transparent dashboards. • Phase 2: Link funding to performance and expand navigation teams. • Phase 3: Transition to single central intake and upgrade scanners. This is a rare, actionable policy window. The need is urgent, the evidence is strong, and the tools are at hand. By making these coordinated reforms, Alberta can sharply reduce CT wait times, improve patient care, and restore public confidence in its health system.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
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 enseignants0,916
Score d'incertitude au seuil0,611

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,008
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0020,001
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,294 · 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
Publié2025
Routes d'admission1
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