The cost of operating room delays in an endourology center
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: This study sought to characterize delays and estimate resulting costs during nephrolithiasis surgery. METHODS: Independent observers documented delays during ureteroscopy (URS) and percutaneous nephrolithotomy (PCNL) procedures. Fifty index cases over a period of three months was considered sufficient to observe the generalizable trends. Operating room staff, excluding the surgeons, were blinded. Time-related metrics and delays preventing case progression were recorded using a smartphone-accessible data-collection instrument. Delays were categorized as: 1) missing equipment; 2) missing personnel; 3) equipment malfunction; or 4) delay due to case complexity. The first two categories were regarded as preventable and the latter two non-preventable. RESULTS: Forty URS and 18 PCNL cases were included. There was a total of 56 delays in 35 (65%) cases. Twelve (67%) PCNLs and 23 (58%) URSs had delays (p=0.57). The mean cumulative delay per case was 3.5±3.2 minutes. Pre-start delays (n=17) were 4.5±3.5 minutes on average while intraoperative delays (n=39) were 3.1±2.9 minutes (p=0.167). Delays were evenly spread among the four categories. Thirty-one (55%) delays were preventable (mean 3.7±3.2 minutes) while 25 (45%) were non-preventable (mean 3.2±3.2 minutes) (p=0.58). This translates to $137 per case in preventable costs. CONCLUSIONS: Preventable operative delays are encountered frequently in nephrolithiasis surgery, translating to significant additional charges and costs. We demonstrate a rationale for the development of improved communication and workflow protocols to increase efficiency in endourological surgeries. Key limitations are the observational nature of the study and sample size.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».