Economic impact of an enhanced recovery pathway for oesophagectomy
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Data are lacking to support the cost-effectiveness of enhanced recovery pathways (ERP) for oesophagectomy. The aim of this study was to investigate the impact of an ERP on medical costs for oesophagectomy. METHODS: This study investigated all patients undergoing elective oesophagectomy between June 2009 and December 2011 at a single high-volume university hospital. From June 2010, all patients were enrolled in an ERP. Clinical outcomes were recorded for up to 30 days. Deviation-based cost modelling was used to compare costs between the traditional care and ERP groups. RESULTS: A total of 106 patients were included (47 traditional care, 59 ERP). There were no differences in patient, pathological and operative characteristics between the groups. Median length of hospital stay (LOS) was lower in the ERP group (8 (interquartile range 7-18) days versus 10 (9-18) days with traditional care; P = 0·019). There was no difference in 30-day complication rates (59 per cent with ERP versus 62 per cent with traditional care; P = 0·803), and the 30-day or in-hospital mortality rate was low (3·8 per cent, 4 of 106). Costs in the on-course and minor-deviation groups were significantly lower after implementation of the ERP. The pathway-dependent cost saving per patient was €1055 and the overall cost saving per patient was €2013. One-way sensitivity analysis demonstrated that the ERP was cost-neutral or more costly only at extreme values of ward, operating and intensive care costs. CONCLUSION: A multidisciplinary ERP for oesophagectomy was associated with cost savings, with no increase in morbidity or mortality.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».