The Effect of Surgical Site Infection on Cost and Utilization Following Primary Knee Replacement in Nova Scotia 2005-2014
Notice bibliographique
Résumé
IntroductionSurgical site infection (SSI) following joint replacement results in considerable disease burden. Costs include longer wait times for initial joint replacements which, in Nova Scotia (NS), are the longest in the country. Despite the widespread consequences, costs and utilization following knee replacement have not been comprehensively measured in Canada previously. Objectives and ApproachThe objective was to measure costs and health care utilization of SSI following knee replacement through linked administrative data sources. The study cohort was constructed using procedure codes from hospital discharge data. Diagnostic variables were examined to determine the occurrence of infection within one year of discharge. A non-infected control group matched on age, sex and comorbidities was also selected. Costs and utilization from inpatient, day surgery, clinic and physician claims data were totaled over two years following discharge. Resource weights multiplied by standard cost was used to measure hospital costs while outpatient costs were government approved payments to physicians. ResultsOver the 2005-2014 period, there were 204 infected cases for an overall 1-year rate of 1.8%. Non-infected controls visited a physician or were admitted to the hospital 21 times in the two year period following surgery compared to infected cases who averaged 40 (p-value Conclusion/ImplicationsCosts attributable to infection following primary knee replacement are substantial in NS affecting both inpatient and outpatient services. With an increased focus on program evaluation by policy-makers, infection control administrators should include regular monitoring of the direct and indirect costs of SSI on a system-wide basis using linked administrative data.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».