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Enregistrement W2414252109

Cost-effectiveness of simultaneous versus sequential surgery in head and neck reconstruction.

2011· article· en· W2414252109 sur OpenAlexaff
Kevin Wong, Danny Enepekides, Kevin Higgins

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueReconstructive Surgery and Microvascular Techniques
Établissements canadiensSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHead and neckSurgeryAblationFree flap reconstructionCost analysisAblative caseRadiation therapy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To determine whether simultaneous (ablation and reconstruction overlaps by two teams) head and neck reconstruction is cost effective compared to sequentially (ablation followed by reconstruction) performed surgery. STUDY DESIGN: Case-controlled study. SETTING: Tertiary care hospital. SUBJECTS: Oncology patients undergoing free flap reconstruction of the head and neck. METHODS: A match paired comparison study was performed with a retrospective chart review examining the total time of surgery for sequential and simultaneous surgery. Nine patients were selected for both the sequential and simultaneous groups. Sequential head and neck reconstruction patients were pair matched with patients who had undergone similar oncologic ablative or reconstructive procedures performed in a simultaneous fashion. A detailed cost analysis using the microcosting method was then undertaken looking at the direct costs of the surgeons, anesthesiologist, operating room, and nursing. RESULTS: On average, simultaneous surgery required 3 hours 15 minutes less operating time, leading to a cost savings of approximately $1200/case when compared to sequential surgery. This represents approximately a 15% reduction in the cost of the entire operation. CONCLUSION: Simultaneous head and neck reconstruction is more cost effective when compared to sequential surgery.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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 seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,099
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,186 · 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

Citations8
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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