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Enregistrement W1615787060 · doi:10.1155/2008/854984

The Costs of Colonoscopy in a Canadian Hospital using a Microcosting Approach

2008· article· en· W1615787060 sur OpenAlexaffvenueabout
Nour Sharara, Viviane Adam, Ralph Crott, Alan Barkun

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Gastroenterology · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueColorectal Cancer Screening and Detection
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésColonoscopyMedicinePolypectomyOverhead (engineering)Indirect costsColorectal cancerVariable costCost–benefit analysisTotal costIntensive care medicineGeneral surgeryCancerComputer scienceInternal medicineBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Colonoscopy has become accepted as one of the most effective methods of screening patients for colorectal cancer, and is used to remove the majority of colonic adenomas. OBJECTIVE: Because of the paucity of such estimates in the literature and the significant number of candidates for this procedure, the present study was performed to estimate the direct hospital costs of both diagnostic and therapeutic (polypectomy) colonoscopy. METHODS: A microcosting methodology was used to itemize the costs of colonoscopy. Variable and fixed costs were divided into labour, supplies, equipment and overhead costs. A third-party payer perspective was adopted. All costs are expressed in 2007 Canadian dollars. RESULTS: The cost of a diagnostic colonoscopy was $157 and the cost of a therapeutic colonoscopy was $199. Overhead costs represented approximately 30% of these amounts. When physician fees were added, these costs rose to $352 and $467, respectively. CONCLUSION: Because the overhead costs represent a large proportion of the total costs, allocation methods for these costs should be improved to allow for a more precise determination of the total costs of a colonoscopy. These estimates are useful when analyzing the cost-effectiveness of a strategy that uses colonoscopy when screening for colorectal cancer.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,070
Score d'incertitude au seuil0,509

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,224 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations40
Publié2008
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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