MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2948865799 · doi:10.1080/13696998.2019.1627364

Cost of operating room time for endovascular transcatheter aortic valve replacement

2019· article· en· W2948865799 sur OpenAlexaff
Brian J. Potter, Christin Thompson

Notice bibliographique

RevueJournal of Medical Economics · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Valve Diseases and Treatments
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineValve replacementComorbidityCohortCharlson comorbidity indexEmergency medicineVariable costSurgeryCardiologyInternal medicineStenosis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Procedural efficiencies can contribute to cost reductions in transcatheter aortic valve replacement procedures (TAVR). The objective of this study is to determine operating room (OR) variable cost per minute in endovascular TAVR procedures, in a real-world hospital setting.Methods: Using Premier data from January 2015–June 2016 for patients undergoing a primary endovascular TAVR (primary ICD-9 code of 35.05, ICD-10 code of 02RF37Z, 02RF38Z, 02RF3JZ, or 02RF3KZ) procedure, the OR cost per minute was calculated for each patient by dividing the total hospital OR variable cost by the OR time (minutes).Results: Of the 4,573 patients in the cohort, the average age was 80 years, 77% were admitted electively, and the vast majority were discharged home with (30%) or without (45%) home care. Median OR time for endovascular TAVR procedures was 180 min. The trimmed mean OR cost per minute was $43.59 (SD = $28.68). When stratified by Elixhauser Risk score and Charlson comorbidity index, OR cost per minute increased with higher risk and comorbidity (p < 0.0001 and p < 0.041, respectively).Conclusions: This contemporary estimate of the real-world variable OR cost per minute provides researchers with a critical parameter to refine economic models of TAVR and aid clinical program directors in resource planning according to a priori risk and comorbidity.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,293
Score d'incertitude au seuil0,930

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,300 · 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 tête enseignante, 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

Citations10
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Medical EconomicsMême sujetCardiac Valve Diseases and TreatmentsTravaux en français237 207