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Enregistrement W2117354980 · doi:10.1186/1916-0216-42-59

Cost-effectiveness analysis of a postoperative clinical care pathway in head and neck surgery with microvascular reconstruction

2013· article· en· W2117354980 sur OpenAlexaff
Jonathan F. Dautremont, Luke Rudmik, Justin Yeung, Tiffany Asante, Steve Nakoneshny, Monica Hoy, Amanda Lui, Shamir Chandarana, T. Wayne Matthews, Christiaan Schrag, Joseph C. Dort

Notice bibliographique

RevueJournal of Otolaryngology - Head and Neck Surgery · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueReconstructive Surgery and Microvascular Techniques
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineClinical pathwaySurgeryHead and neckClinical trialInternal medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The objective of this study is to evaluate the cost-effectiveness of a postoperative clinical care pathway for patients undergoing major head and neck oncologic surgery with microvascular reconstruction. METHODS: This is a comparative trial of a prospective treatment group managed on a postoperative clinical care pathway and a historical group managed prior to pathway implementation. Effectiveness outcomes evaluated were total hospital days, return to OR, readmission to ICU and rate of pulmonary complications. Costing perspective was from the government payer. RESULTS: 118 patients were included in the study. All outcomes demonstrated that the postoperative pathway group was both more effective and less costly, and is therefore a dominant clinical intervention. The overall mean pre- and post-pathway costs are $22,733 and $16,564 per patient, respectively. The incremental cost reduction associated with the postoperative pathway was $6,169 per patient. CONCLUSION: Implementing the postoperative clinical care pathway in patients undergoing head and neck oncologic surgery with reconstruction resulted in improved clinical outcomes and reduced costs.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,277 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations62
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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