Rural–urban differences in wait-time to general surgical outpatient care
Bibliographic record
Abstract
INTRODUCTION: The Ministry of Health aims to reduce health inequalities with particular reference to geographic and ethnic discrepancy in terms of access to health care. Our study's objectives were to identify if rurality in the region of Taranaki, New Zealand, impacts surgical care provision and to support interventions in order to minimise such inequity. METHODS: Demographic and referral data were collected for each patient referred to general surgery in a 24-month period (n = 2878) allowing allocation of rurality descriptors using both the Statistical Standard for Geographic Areas 2018 (SSGA18) and the Geographic Classification for Health (GCH). Wait-time was defined as the time from referral to the first specialist appointment. Impact of rurality and ethnicity on this wait-time was analysed using a 2-tailed Student's t-test. RESULTS: As per the GCH, those in urban categories (n = 1927) had a mean wait-time of 81.5 days versus those in rural categories (n = 830) which had a mean wait of 90 days. The rural classification R1 descriptor (n = 491) had a mean wait-time of 95.3 days compared with their urban counterparts of 81.5 days (P = 0.0017). Rural Māori and settler patients faced the longest wait-times with a mean of 101.2 days, especially when compared with urban European Pakeha (or white New Zealander) (P = 0.035). These results were also reflected in the statistical analysis of the median values. Similar results were seen when using the SSGA18 which categorised 1371 patients into large urban areas and these patients had an average wait-time of 79.5 days compared to their small urban (n = 836) (P = 0.052) and rural counterparts (n = 538) (P = 0.0015) who had mean wait-times of 86.2 and 92.5 days, respectively. CONCLUSION: Rural patients are experiencing significantly longer wait-times to surgical care than their urban counterparts. This discrepancy is more pronounced in patients from the R1 rural category and in those who are Māori and early settlers. Interventions to improve rural surgical access are needed, for example, specialist clinics in rural areas, better hospital transport services and virtual triaging services. INTRODUCTION: Le ministère de la santé vise à réduire les inégalités en matière de santé, en particulier les disparités géographiques et ethniques en termes d'accès aux soins de santé. Les objectifs de notre étude étaient d'identifier si la ruralité dans la région de Taranaki, en Nouvelle-Zélande, a un impact sur la prestation de soins chirurgicaux et dans le soutien des interventions visant à minimiser cette inégalité. MTHODE: Des données démographiques et de référence ont été recueillies pour chaque patient référé vers la chirurgie générale au cours d'une période de 24 mois (n = 2878), ce qui a permis d'attribuer des descripteurs de ruralité en utilisant à la fois la norme statistique pour les zones géographiques (SSGA18, statistical standard for Geographical areas) et la classification géographique pour la santé (GC, Geographic Classification for Health). Le temps d'attente a été défini comme le temps écoulé entre le moment où le patient est référé et le premier rendez-vous avec un spécialiste. L'impact de la ruralité et de l'ethnicité sur ce temps d'attente a été analysé à l'aide d'un test t-bilatéral. RSULTATS: Selon la GCH, les patients des catégories urbaines (n = 1927) avaient un temps d'attente moyen de 81.5 jours, contre 90 jours pour les patients des catégories rurales (n = 830). Le descripteur R1 de la classification rurale (n = 491) avait un temps d'attente moyen de 95.3 jours par rapport à 81.5 jours pour les catégories urbaines (P = 0,0017). Les patients Māori/Colons vivant en milieu rural ont connu les temps d'attente les plus longs, avec une moyenne de 101,2 jours, surtout par rapport aux Pakeha (ou Néo-Zélandais blancs) vivant en milieu urbain (P = 0,035). Ces résultats se reflètent également dans l'analyse statistique des valeurs médianes. Des résultats similaires ont été obtenus en utilisant la SSGA18 qui a classé 1371 patients dans les grandes zones urbaines et ces patients avaient un temps d'attente moyen de 79.5 jours par rapport à leurs homologues des petites zones urbaines (n = 836) (P valeur = 0,052) et des zones rurales (n = 538) (P valeur = 0,0015) qui avaient des temps d'attente moyens de 86.2 et de 92.5 jours, respectivement. CONCLUSION: Les patients ruraux ont des temps d'attente pour les soins chirurgicaux significativement plus longs que leurs homologues urbains. Cet écart est plus prononcé chez les patients de la catégorie rurale R1 et chez les Māori et colons. Des mesures sont nécessaires pour améliorer l'accès à la chirurgie en milieu rural, telles que des cliniques spécialisées dans les zones rurales, de meilleurs services de transport hospitalier et des services de triage virtuels.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| 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".