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Enregistrement W2343407128 · doi:10.1161/circoutcomes.5.suppl_1.a105

Abstract 105: 24/7 In-House Consultant Staffing for Cardiac Surgical ICU Patients: A Cost-Effective Model

2012· article· en· W2343407128 sur OpenAlexaff
Kanwal Kumar, Brett Hiebert, Hilary P. Grocott, Dean D. Bell, Ryan Zarychanski, Alan H. Menkis, Rakesh C. Arora

Notice bibliographique

RevueCirculation Cardiovascular Quality and Outcomes · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac, Anesthesia and Surgical Outcomes
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineIntensive care unitStaffingCohortEmergency medicineCardiac surgeryIntensive carePropensity score matchingCohort studyIntensive care medicineSurgeryNursingInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Intensive care staffing models vary amongst institutions. There is increasing evidence that in-house consultant care is beneficial in the intensive care unit. We have previously published beneficial results associated with 24-hour / 7-days a week in-house consultants working in a dedicated post-cardiac surgical unit. The cost-effectiveness of employing 24-hour / 7-days a week in-house consultants (both in the postoperative cardiac surgery and the general systems intensive care unit settings) remains largely unknown. The objective of this study was to analyze the cost implications of such a model. Methods: Using a prospectively collected database, an observational before and after cohort analysis of consecutive patients undergoing a cardiac surgical procedure at a single tertiary center was performed. The control cohort (n=1425) consisted of patients admitted to a traditional mixed surgical intensive care unit (SICU) from Jan.2005 - Jan.2007. The intervention cohort (n=1824) consisted of patients admitted to a newly created cardiac surgery ICU (CICU) from Jan.2007 - Sept.2008, which was staffed by 24/7 in-house consultants. Cost estimates were calculated for each patient from time of ICU admission to hospital discharge. For comparison purposes, propensity analysis was performed matching both cohorts on over twenty clinical, physiological, and surgical variables. Results: 1,182 patients (83%) per cohort were matched. Pre-operative demographics and surgical variables were similar between both cohorts. The CICU model was associated with a significant decrease in mean hospital bed, laboratory, and blood transfusion costs (Table 1). A higher mean ICU consultant salary cost offset this. Total estimated median cost was ∼14% lower in the CICU model relative to the SICU model (Table 1). Conclusions: We present a large before-after observational study examining the cost-effectiveness of 24/7 ICU consultant staffing. Our data suggests that the greater savings associated with improvement in post-operative care offsets the salary costs associated with 24/7 in-house consultants.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,275 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations0
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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