Quantitative Analysis of Operating Room Inventory Management Practices at a Tertiary Cancer Center
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: In Ontario, health care spending has grown to 45% of total government expenditures. In a public health care system, changes in demographics and the emergence of innovative technologies challenge our ability to adapt to evolving patient needs. To maintain a high standard of clinical effectiveness, there is a need to identify opportunities to improve health care delivery. This study was structured to meet the following objectives: to understand the operating room (OR) inventory practices at a tertiary academic hospital, to mathematically model this process to ascertain service levels based on changes in inventory and demand, and to define the appropriate level of reusable inventory for open and laparoscopic colorectal surgery. METHODS: We retrospectively reviewed OR throughput for all cases of colorectal cancer from January 1, 2010, to January 31, 2011. The process flow of OR instrumentation was studied to understand delays in the provision of inventory. Combining total surgeries performed with surgeon-specific instrument preferences generated daily instrument demand. We fitted parametric demand distributions for two instrument sets for major colon resections. Markovian models were used to estimate the distribution of available inventory and the likelihood of insufficient instruments on any given day. RESULTS: We reviewed 1,458 cases, 39.5% of which involved major open surgery, whereas 26.2% involved laparoscopic surgery. Demand for open and laparoscopic instrument sets was observed to fit binomial (20, 0.15) and Poisson (1.41) distributions, respectively. On the basis of these curves, we estimated the probability distribution of the in-stock inventory and, subsequently, the probability that demand would exceed supply on any given day ( Table 1 ). In particular, with 10 open and six laparoscopic sets currently owned by the institution, the probabilities that there would be insufficient inventory were 3.02% and 2.17%, respectively. [Table: see text] Conclusion: This analysis will guide purchasing decisions based on desired service levels and forecasted changes in demand. Furthermore, by ensuring that demand is being serviced, this analysis will help to curb loss of revenue, decrease wait times, and limit potential patient morbidity. Strategic purchasing can also reduce excessive inventory and therefore minimize shrinkage and obsolescence and increase working capital and institutional flexibility.
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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 | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| 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 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 ».