Cost Analysis of Functional Restoration Surgery for Extremity Soft-Tissue Sarcoma
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Limb-sparing surgery, consisting of wide-margin tumor resection and preoperative or postoperative radiotherapy/chemotherapy, has become the surgical treatment of choice for extremity sarcomas. However, adequate tumor resection can sometimes compromise crucial limb function, necessitating functional restoration surgery. The purpose of this study was to determine the cost impact and functional outcomes of such procedures. METHODS: Patients receiving either functional restoration surgery or soft-tissue-only reconstruction following extremity soft-tissue sarcoma excision were identified. Patients were then compared along several dimensions: overall length of stay and its subdivisions, surgical time, and total charges and its subdivisions. Patients' functional outcomes were assessed with the Toronto Extremity Salvage Score. RESULTS: Sixty-seven patients who underwent 69 limb-sparing procedures were identified. Fifteen of these procedures (eight upper extremity, seven lower extremity) required functional restoration surgery; 54 of these procedures (13 upper extremity, 41 lower extremity) required only soft-tissue coverage. In the upper extremity, there was a statistically significant increase in overall length of stay (2.8 days) and its subdivisions, surgical time (3.7 hours), and total charges (12,484 dollars) and its subdivisions associated with performing functional restoration surgery. In lower extremity cases, statistically significant increases were determined in only the total charges (9190 dollars) and medical supply charges (13,204 dollars) following functional restoration. Patients who underwent functional restoration surgery had better postoperative function (mean Toronto Extremity Salvage Score, 82 versus 80), but this difference was not statistically significant. CONCLUSION: Although functional restoration surgery is more costly than soft-tissue reconstruction alone, the authors believe that the associated better functional outcome justifies its performance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».