Factors that impact the sustainability of wait time management strategies for total joint replacement surgeries in canadian provinces
Bibliographic record
Abstract
Pour répondre aux exigences du gouvernement fédéral quant aux temps d’attente pour les chirurgies de remplacement du genou et de la hanche, les établissements canadiens ont adopté des stratégies de gestion des listes d’attentes avec des niveaux de succès variables. Notre question de recherche visait à comprendre Quels facteurs ont permis de maintenir dans le temps un temps d’attente répondant aux exigences du gouvernement fédéral pendant au moins 6-12 mois? Nous avons développé un modèle possédant quatre facteurs, inspiré du modèle de Parsons (1977), afin d’analyser les facteurs comprenant la gouvernance, la culture, les ressources, et les outils. Trois études de cas ont été menées. En somme, le 1er cas a été capable d’obtenir les exigences pendant six mois mais incapable de les maintenir, le 2e cas a été capable de maintenir les exigences > 18 mois et le 3e cas a été incapable d’atteindre les objectifs. Des documents furent recueillis et des entrevues furent réalisées auprès des personnes impliquées dans la stratégie. Les résultats indiquent que l’hôpital qui a été en mesure de maintenir le temps d’attente possède certaines caractéristiques: réalisation exclusive de chirurgie de remplacement de la hanche et du genou, présence d’un personnel motivé, non distrait par d’autres préoccupations et un esprit d’équipe fort. Les deux autres cas ont eu à faire face à une culture médicale moins homogène et moins axés sur l’atteinte des cibles; des ressources dispersées et une politique intra-établissement imprécise. Le modèle d’hôpital factory est intéressant dans le cadre d’une chirurgie surspécialisée. Toutefois, les patients sont sélectionnés pour des chirurgies simples et dont le risque de complication est faible. Il ne peut donc pas être retenu comme le modèle durable par excellence.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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 teacher head, 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".