A Comparison and Cost Analysis of Cranioplasty Techniques
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cranioplasty can be performed either with gold-standard, autologous bone grafts and osteotomies or alloplastic materials in skeletally mature patients. Recently, custom computer-generated implants (CCGIs) have gained popularity with surgeons because of potential advantages, which include preoperatively planned contour, obviated donor-site morbidity, and operative time savings. A remaining concern is the cost of CCGI production. The purpose of the present study was to objectively compare the operative time and relative cost of cranioplasties performed with autologous versus CCGI techniques at our center. METHODS: A review of all autologous and CCGI cranioplasties performed at our institution over the last 7 years was performed. The following operative variables and associated costs were tabulated: length of operating room, length of ward/intensive care unit (ICU) stay, hardware/implants utilized, and need for transfusion. RESULTS: Total average cost did not differ statistically between the autologous group (n = 15; $25,797.43) and the CCGI cohort (n = 12; $28,560.58). Operative time (P = 0.004), need for ICU admission (P < 0.001), and number of complications (P = 0.008) were all statistically significantly less in the CCGI group. The length of hospital stay and number of cases needing transfusion were fewer in the CCGI group but did not reach statistical significance. CONCLUSION: The results of the present study demonstrated no significant increase in overall treatment cost associated with the use of the CCGI cranioplasty technique. In addition, the latter was associated with a statistically significant decrease in operative time and need for ICU admission when compared with those patients who underwent autologous bone cranioplasty. LEVEL OF EVIDENCE: IV, therapeutic.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 découle