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Enregistrement W2674545661 · doi:10.1161/circoutcomes.10.suppl_3.031

Abstract 031: Determination of Drivers of Cost Variation in Aortic Valve Replacement; a Case Costing Approach

2017· article· en· W2674545661 sur OpenAlexaff
Claire E Warren, Gregory M. Hirsch

Notice bibliographique

RevueCirculation Cardiovascular Quality and Outcomes · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac, Anesthesia and Surgical Outcomes
Établissements canadiensQueen Elizabeth II Health Sciences Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConsumablesThromboelastometryCardiopulmonary bypassActivity-based costingMedicinePerfusionCoefficient of variationProcess costingSurgeryAnesthesiaEmergency medicineCardiologyAccountingBusinessStatisticsWhole blood

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: We sought to establish the cost of an aortic valve replacement (AVR) in a single, tertiary cardiac centre through a detailed case costing approach, and to identify the cost drivers of AVR. Methods: Intra-operative consumables were collected directly from the operating room during the procedure while indirect costs were calculated after the procedure had been finished using time based calculations and straight line depreciation. Costs were divided into four departments: Pharmacy costs, including all drugs and fibrinogen, Perfusion costs, including all required blood products and cardiopulmonary bypass consumables excluding cannulas, Cardiac Surgery costs, including valves, cannulas and catheters opened for each case, and Anesthesia costs, including rotational thromboelastometry (ROTEM) test, central monitoring cannulas, endotracheal tubes and monitoring disposables. Results: We were able to calculate costs for 24 patients undergoing isolated AVR between June and August, 2016.. The average intra-operating room per-patient costs were $8,629.70 with a standard deviation of $1,623.74. Backwards-stepwise linear regression showed that perfusion (beta coefficient 0.332; p = 0.002), pharmacy (beta coefficient 0.425; p < 0.001) and cardiac surgery (beta coefficient 0.587; p < 0.001) were all significant sources of cost variability between cases. In Pharmacy, the largest driver of cost was the use of fibrinogen. In Perfusion, the largest driver of cost was blood product use. . In Cardiac Surgery, the largest driver of cost was the selection of prosthesis by the surgeon. Although anesthesia costs did not significantly affect cost variation, interestingly there was a negative beta coefficient (beta coefficient -.063. Where the ROTEM test was the single largest cost contributor to anesthesia costs this suggests the ROTEM may be ultimately cost savings. Conclusion: We demonstrate that there is significant cost variation in AVR, and that the major drivers are the use of fibrinogen; the use of blood products; and the choice of valve prosthesis. These costs are arguably both patient and practitioner driven. Interestingly the use of diagnostic ROTEM tests may mitigate costs through more directed strategies toward controlling bleeding. Identification of drivers of cost variation may allow for future cost reduction.

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)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,549

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,272 · 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.

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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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