Estimating the Effect of Intravenous Acetaminophen for Postoperative Pain Management on Length of Stay and Inpatient Hospital Costs
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The provision of safe, effective, cost-efficient perioperative inpatient acute pain management is an important concern among clinicians and administrators within healthcare institutions. Overreliance on opioid monotherapy in this setting continues to present health risks for patients and increase healthcare costs resulting from preventable adverse events. The goal of this study was to model length of stay (LOS), potential opioid-related complications, and costs for patients reducing opioid use and adding intravenous acetaminophen (IV APAP) for management of postoperative pain. METHODS: Data for this study were de-identified inpatient encounters from The Advisory Board Company across 297 hospitals from 2012-2014, containing 2,238,433 encounters (IV APAP used in 12.1%). Encounters for adults ≥18 years of age admitted for cardiovascular, colorectal, general, obstetrics and gynecology, orthopedics, or spine surgery were included. The effects of reducing opioids and adding IV APAP were estimated using hierarchical statistical models. Costs were estimated by multiplying modeled reductions in LOS or complication rates by observed average volumes for medium-sized facilities, and by average cost per day or per complication (LOS: US$2383/day; complications: derived from observed charges). RESULTS: Across all surgery types, LOS showed an average reduction of 18.5% (10.7-32.0%) for the modeled scenario of reducing opioids by one level (high to medium, medium to low, or low to none) and adding IV APAP, with an associated total LOS-related cost savings of $4.5 M. Modeled opioid-related complication rates showed similar improvements, averaging a reduction of 28.7% (5.4-44.0%) with associated cost savings of $0.2 M. In aggregate, costs decreased by an estimated $4.7 M for a medium-sized hospital. The study design demonstrates associations only and cannot establish causal relationships. The cost impact of LOS is modeled based on observed data. CONCLUSIONS: This investigation indicates that reducing opioid use and including IV APAP for postoperative pain management has the potential to decrease LOS, opioid-related complication rates, and costs from a hospital perspective. FUNDING: Mallinckrodt Pharmaceuticals.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».