Cost-effectiveness of a topically applied pre-operative tissue expansion device for radial forearm free flaps: a cohort study1
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The objective of this study is to test the hypothesis that using a non-invasive and inexpensive pre-operative tissue expansion device (DynaClose) for radial forearm free-flap donor sites will result in a significant reduction in the cost of both in-hospital and out-of-hospital wound care compared with that of unexpanded radial forearm free-flap donor sites. DESIGN: A cohort study consisting of patients previously randomised in a randomised controlled trial. An intention to treat design was utilised. SETTING: A large tertiary care centre in eastern Ontario, Canada. PATIENTS: Thirty-four patients presenting to Otolaryngology Head and Neck clinic were enroled. Of these patients, 29 were previously enroled in a randomised controlled trial, while an additional five patients were enroled and randomised for the purpose of this study. INTERVENTIONS: Patients were randomised to either the treatment (pre-operative tissue expansion, DynaClose Expansion System) or control group. MAIN OUTCOME MEASURES: Wound care costs (in US dollars) were calculated for all patients for both in-hospital care and for patients requiring home care. Non-parametric data analysis was utilised for statistical assessment. RESULTS: There was a 93% reduction in the use of split-thickness skin grafts in the treatment group. There was a significant reduction in total wound care cost for patients in the treatment group versus the control group (P < 0.0001). Patients in the treatment group required a mean (SD) total of $36.00 (23.50) per patient, while the control group required $277.00 (325.00) of wound care. After excluding the cost of home care, the treatment group continued to have a significant reduction in total and in-hospital wound care costs compared with the control group (P < 0.001). CONCLUSIONS: Using a simple, inexpensive and non-invasive method of pre-operative tissue expansion results in a significant reduction in the costs of wound care for both in-hospital and out-of-hospital treatment. The DynaClose dynamic skin expansion system results in a cost-effective method to reduce the need of a split-thickness skin graft for coverage of a radial forearm free-flap donor site.
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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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».