Unicondylar knee arthroplasty in the inpatient vs. outpatient setting: Impact on process time
Notice bibliographique
Résumé
Objective: There is a lack of research on the impact of transitioning inpatient procedures to the outpatient setting, specifically on process time. Unicondylar knee arthroplasty (UKA) presents an opportunity for further investigation as it is already in the early stages of transitioning to the outpatient setting.Methods: This study analyzed the medical records of 1,075 patients who received UKA from a single surgeon (400 in the outpatient setting and 675 in the inpatient setting). Time in Pre-Op, surgery time, and time in post-anesthesia care unit (PACU) were recorded and compared between inpatient and outpatient settings using Ordinary Least Squares Regression models.Results: Outpatient UKAs outperformed inpatient UKAs across two out of three process time variables even after controlling for comorbidities, social history, demographics, and surgery related characteristics. Actual surgery time was no different between the two settings.Conclusions: This study demonstrated that UKA performed in the outpatient setting is associated substantial time savings preoperatively and postoperatively compared with cases performed in the inpatient setting. More research is needed to compare other outcome measures such as patient outcomes of UKA between the two settings. Implications beyond time savings should consider supply and human resources costs.
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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 | 0,003 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».