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Enregistrement W2946435201 · doi:10.1097/dcr.0000000000001309

Drivers of Inpatient Costs After Colorectal Surgery Within a Publicly Funded Healthcare System

2019· article· en· W2946435201 sur OpenAlexaffabout
Jeremy E. Springer, Aristithes G. Doumouras, Fady Saleh, Jennie Lee, Nalin Amin, Margherita Cadeddu, Cagla Eskicioglu, Dennis Hong

Notice bibliographique

RevueDiseases of the Colon & Rectum · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueColorectal Cancer Surgical Treatments
Établissements canadiensWilliam Osler Health SystemMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineColorectal surgeryComorbidityAnastomosisSurgeryComplicationLogistic regressionHealthcare Cost and Utilization ProjectPopulationRetrospective cohort studyDialysisHealth careGeneral surgeryEmergency medicineAbdominal surgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The morbidity and mortality associated with colorectal resections are responsible for significant healthcare use. Identification of efficiencies is vital for decreasing healthcare cost in a resource-limited system. OBJECTIVE: The purpose of this study was to characterize the short-term cost associated with all colon and rectal resections. DESIGN: This was a population-based, retrospective administrative analysis. SETTINGS: This analysis was composed of all colon and rectal resections with anastomosis in Canada (excluding Quebec) between 2008 and 2015. PATIENTS: A total of 108,304 patients ≥18 years of age who underwent colon and/or rectal resections with anastomosis were included. MAIN OUTCOME MEASURES: Total short-term inpatient cost for the index admission and the incremental cost of each comorbidity and complication (in 2014 Canadian dollars) were measured. Cost predictors were modeled using hierarchical linear regression and Monte Carlo Markov Chain estimation. RESULTS: Multivariable regression demonstrated that the adjusted average cost of a 50-year-old man undergoing open colon resection for benign disease with no comorbidities or complications was $9270 ((95% CI, $7146-$11,624; p = <0.001). With adjustment for complications, laparoscopic colon resections carried a cost savings of $1390 (95% CI, $1682-$1099; p = <0.001) compared with open resections. Surgical complications were the main driver for increased cost, because anastomotic leaks added $9129 (95% CI, $8583-$9670; p = <0.001). Medical complications such as renal failure requiring dialysis ($16,939 (95% CI, $15,548-$18,314); p = <0.001) carried significant cost. Complications requiring reoperation cost $16,313 (95% CI, $15,739-$16,886; p = <0.001). The costliest complication cumulatively was reoperation, which exceeded $95 million dollars over the course of the study. LIMITATIONS: Inherent biases associated with administrative databases limited this study. CONCLUSIONS: Medical and surgical complications (especially those requiring reoperation) are major drivers of increased resource use. Laparoscopic colorectal resection with or without adjustment for complications carries a clear cost advantage. There is opportunity for considerable cost savings by reducing specific complications or by preoperatively optimizing select patients susceptible to costly complication. See Video Abstract at http://links.lww.com/DCR/A839.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,283
Score d'incertitude au seuil0,563

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,225 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations13
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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