An Economic Evaluation of the National Surgical Quality Improvement Program (NSQIP) in Alberta, Canada
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The aim of this study was to analyze the health care costs and savings associated with quality improvement (QI) interventions initiated and implemented utilizing NSQIP. BACKGROUND: Five acute care facilities of Alberta Health Services (AHS) adopted NSQIP in 2015 for a pilot project. METHODS: The cost-savings of NSQIP were estimated from the start of NSQIP to the end of 2017 under an AHS perspective using this formula: Gross cost-savings = N * (p1 - p2) * unit cost, where N was the number of surgical patients after the intervention, p1 was the probability of event occurrence (within 30 days of surgery) before the intervention, p2 was the probability of event occurrence after the intervention, and unit cost is health care cost per event. To calculate the net cost-savings, we deducted the costs of NSQIP and its interventions from the gross cost-savings. RESULTS: The QI initiatives initiated by NSQIP to reduce surgical events had significant impacts clinically and economically. The gross cost-savings of NSQIP were estimated at $11.4 million. Subtracting the costs of NSQIP and its interventions ($2.6 million) from the gross cost-savings, the net cost-savings were $8.8 million. The return on investment ratio was 4.3, meaning that every $1.00 invested in NSQIP would bring $4.30 in returns. The sensitivity analysis showed the probability for NSQIP to be cost-saving was 95%. CONCLUSION: QI interventions initiated and implemented utilizing NSQIP appear to be effective and cost-saving for AHS. These cost-savings would be even larger if NSQIP was prolonged in the pilot sites and/or expanded to other sites across the province.
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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 | 0,013 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».