Surgeon and Type of Anesthesia Predict Variability in Surgical Procedure Times
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Variability in surgical procedure times increases the cost of healthcare delivery by increasing both the underutilization and overutilization of expensive surgical resources. To reduce variability in surgical procedure times, we must identify and study its sources. METHODS: Our data set consisted of all surgeries performed over a 7-yr period at a large teaching hospital, resulting in 46,322 surgical cases. To study factors associated with variability in surgical procedure times, data mining techniques were used to segment and focus the data so that the analyses would be both technically and intellectually feasible. The data were subdivided into 40 representative segments of manageable size and variability based on headers adopted from the common procedural terminology classification. Each data segment was then analyzed using a main-effects linear model to identify and quantify specific sources of variability in surgical procedure times. RESULTS: The single most important source of variability in surgical procedure times was surgeon effect. Type of anesthesia, age, gender, and American Society of Anesthesiologists risk class were additional sources of variability. Intrinsic case-specific variability, unexplained by any of the preceding factors, was found to be highest for shorter surgeries relative to longer procedures. Variability in procedure times among surgeons was a multiplicative function (proportionate to time) of surgical time and total procedure time, such that as procedure times increased, variability in surgeons' surgical time increased proportionately. CONCLUSIONS: Surgeon-specific variability should be considered when building scheduling heuristics for longer surgeries. Results concerning variability in surgical procedure times due to factors such as type of anesthesia, age, gender, and American Society of Anesthesiologists risk class may be extrapolated to scheduling in other institutions, although specifics on individual surgeons may not. This research identifies factors associated with variability in surgical procedure times, knowledge of which may ultimately be used to improve surgical scheduling and operating room utilization.
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 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 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».