Unintended Consequences of Strategies Implemented in Canadian Healthcare Organizations to Reduce Wait Times for Elective Hip and Knee Surgeries
Bibliographic record
Abstract
Introduction: En réponse aux exigences du gouvernement fédéral en ce qui concerne les temps d'attente pour les chirurgies électives d’hanche et du genou, les Organismes Canadiens de santé ont adopté des stratégies de gestion pour les listes d'attente. Cependant, il n'existe pas actuellement aucune information disponible concernant les effets imprévus, positive ou négative, de ces stratégies. Méthodologie: Un modèle qui a été construit est tombé en panne la gestion de la chirurgie d’hanche et du genou en différentes étapes, afin d'identifier les effets imprévus possibles pour chaque étape; le modèle a été validé auprès d'un panel d'experts. Cette étude a choisi quatre études de cas en fonction de leur durabilité: un cas qui a été durable, un cas qui a été modérément durable, et deux cas peu probable d'être durable. Dans cette étude qualitative, nous avons mené 31 entretiens semi-structurés entre Novembre 2010 et Juin 2011 avec les gestionnaires, les infirmières, les thérapeutes et les chirurgiens impliqués dans la gestion des stratégies du temps d’attente pour les chirurgies électives d’hanche et du genou. Les quatre cas ont été sélectionnés à partir de trois provinces / régions. Nous avons analysé les conséquences non intentionnelles aux niveaux systémique et organisationnelle en utilisant les stratégies dans chaque contexte. Enregistrements des entrevues ont été transcrits mot à mot et soumis à l'analyse du cadre. Résultats: Les effets négatifs sont la précarité des stratégies en raison du non-récurrente financement, l'anxiété chez les patients qui ne sont pas prêts pour la chirurgie, une redistribution du temps de chirurgie vers l’orthopédie au détriment des autres interventions chirurgicales, tensions entre les chirurgiens et entre les orthopédistes et anesthésistes, et la pression sur le personnel dans le bloc opératoire et postopératoire. Conclusion: La stratégie d’implémentation aux niveaux national et local devrait prendre en compte les conséquences potentielles, positives et négatives. Il y a des conséquences inattendues à chaque niveau de l'organisation des soins de santé. Individuellement et collectivement, ces conséquences peuvent positivement et négativement affecter les résultats. Par conséquent, la planification de la santé doit analyser et prendre en compte les conséquences inattendues en termes de bonnes résultats inattendues, compromis et les conséquences négatives afin d'améliorer les résultats.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.009 | 0.049 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.003 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".