Strategic Impact of a New Academic Endocrine Surgery Program
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A minority of medical centers possess a dedicated endocrine surgery program. Here we assess the short-term impact of a new endocrine surgery program on institutional case volumes and financial endpoints. METHODS: We studied all endocrine procedures performed over a 5-year period spanning the inception of the endocrine surgery program at UCLA. Institutional and state-level data on patient geographic origin, discharges for endocrine diagnosis-related groups (DRGs), and hospital-side charges and costs were examined. RESULTS: Total endocrine case volume increased 112% (264 to 559 cases annually) over the study period. The relative increase was greater for parathyroid (56 to 196, 250%, P < 0.0001) and adrenal (11 to 31, 181%, P = 0.06) procedures compared to thyroid procedures (317 to 442, 39%). The endocrine case volume of nonspecialist surgeons remained stable over the study period. Growth in referrals arose from previously unrepresented zip codes and was associated with an increase in the mean distance traveled for care (2006, 44 miles vs. 2009, 92 miles, P < 0.01). In each DRG, UCLA attained the top market position within one year of the program's inception, corresponding to an overall 27% increase in regional market share. Total hospital charges for endocrine DRGs rose 161% to $14.7 million annually, while the cost of parathyroid surgery fell 34% (P < 0.001). CONCLUSIONS: The establishment of an academic endocrine surgery program can cause fundamental shifts in referral patterns within a competitive, densely populated metropolitan environment. Hospitals should consider the inclusion of an endocrine surgery program in strategic planning initiatives.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».