Drivers of healthcare costs associated with the episode of care for surgical aortic valve replacement versus transcatheter aortic valve implantation
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
OBJECTIVE: Transcatheter aortic valve implantation (TAVI) is generally more expensive than surgical aortic valve replacement (SAVR) due to the high cost of the device. Our objective was to understand the patient and procedural drivers of cumulative healthcare costs during the index hospitalisation for these procedures. DESIGN: All patients undergoing TAVI, isolated SAVR or combined SAVR+coronary artery bypass grafting (CABG) at 7 hospitals in Ontario, Canada were identified during the fiscal year 2012-2013. Data were obtained from a prospective registry. Cumulative healthcare costs during the episode of care were determined using microcosting. To identify drivers of healthcare costs, multivariable hierarchical generalised linear models with a logarithmic link and γ distribution were developed for TAVI, SAVR and SAVR+CABG separately. RESULTS: Our cohort consisted of 1310 patients with aortic stenosis, of whom 585 underwent isolated SAVR, 518 had SAVR+CABG and 207 underwent TAVI. The median costs for the index hospitalisation for isolated SAVR were $21 811 (IQR $18 148-$30 498), while those for SAVR+CABG were $27 256 (IQR $21 741-$39 000), compared with $42 742 (IQR $37 295-$56 196) for TAVI. For SAVR, the major patient-level drivers of costs were age >75 years, renal dysfunction and active endocarditis. For TAVI, chronic lung disease was a major patient-level driver. Procedural drivers of cost for TAVI included a non-transfemoral approach. A prolonged intensive care unit stay was associated with increased costs for all procedures. CONCLUSIONS: We found wide variation in healthcare costs for SAVR compared with TAVI, with different patient-level drivers as well as potentially modifiable procedural factors. These highlight areas of further study to optimise healthcare delivery.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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.
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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