The return of investment of hospital-based surgical quality improvement programs in reducing surgical site infection at a Canadian tertiary-care hospital
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We performed a return-on-investment analysis comparing the investment in surgical site infection (SSI) prevention programs in a hospital setting to the savings from averted SSI cases. DESIGN: A retrospective case costing study using aggregated patient data to determine the incidence and costs of SSI infection in surgical departments over time. We calculated return on investment to the hospital and conducted several sensitivity and scenario analyses. SETTING: Data were compiled for the Ottawa Hospital (TOH), a Canadian tertiary-care teaching institution.PatientsWe used aggregated records for all hospital patients who underwent surgical procedures between April 2010 and January 2015.InterventionWe estimated the potential cost savings of the hospital's surgical quality improvement program, namely the Surgeons National Surgical Quality Improvement Program (NSQIP) and the Comprehensive Unit-based Safety Program (CUSP). RESULTS: From 2010 to 2016, TOH invested C$826,882 (US$624,384) in surgical quality improvement programs targeting SSI incidence and accrued C$1,885,110 (US$1,423,460) in cumulative savings from averted SSI cases, generating a return of $2.28 (US$3.02) per dollar invested (95% confidence interval [CI], -0.67 to 7.37). The study findings are sensitive to the estimated cost to the hospital per SSI case and the rate reduction attributable to the prevention program. CONCLUSIONS: The NSQIP and CUSP have produced a positive return on investment at TOH; however, the result rests on several assumptions. This positive return on investment is expected to continue if the hospital can continue to reduce SSI incidence at least 0.25% annually without new investments. Findings from this study highlight the need for continuous program evaluation of the quality improvement initiatives.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».