Use of Tissue Glues in Endoscopic Pituitary Surgery: A Cost Comparison
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Post-operative cerebrospinal fluid (CSF) leaks are a common complication of endoscopic pituitary surgery and account for a significant proportion of hospital costs associated with this procedure. Tisseel® is a tissue glue commonly used as an adjunct in dural repair but is not optimal for this purpose. DuraSeal® has several properties advantageous for dural repair but is not widely accepted in Canada partly due to its increased cost. OBJECTIVE: A cost analysis of DuraSeal® versus Tisseel® in endoscopic pituitary surgery. METHODS: A cost analysis was performed based on typical endoscopic pituitary surgery cases performed at our tertiary care institution. Operating room, hospital admission, and surgical sealant costs were obtained directly while estimates of patient recovery time and post-operative CSF leak rates were based on consensus values reported in the literature. Outcomes were reported for various possible clinical scenarios of sealant use. RESULTS: In a model where surgical sealant is employed only in high-risk cases, use of DuraSeal® allows for a yearly cost savings of at least $4486.72. If surgical sealant is used in all cases, regular use of DuraSeal® versus Tisseel® either marginally reduces yearly costs or increases them by a maximum of $7619.25, depending on the case volume and estimated post-operative CSF leak rate. CONCLUSION: In most clinical scenarios, use of DuraSeal® in endoscopic pituitary surgery may reduce overall yearly hospital costs compared to Tisseel®.
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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 | 0,005 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».