Return on investment of the Enhanced Recovery After Surgery (ERAS) multiguideline, multisite implementation in Alberta, Canada
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Background: Enhanced Recovery After Surgery (ERAS) is a global surgical qualityimprovement initiative. Little is known about the economic effects of implementing multiple ERAS guidelines in both the short and long term. Methods: We performed a return on investment (ROI) analysis of the implementation of multiple ERAS guidelines (for colorectal, pancreas, cystectomy, liver and gynecologic oncology procedures) across multiple sites (9 hospitals) in Alberta using 30-, 180- and 365-day time horizons. The effects of ERAS on health services utilization (length of stay of the primary admission, number of readmissions, length of stay of the readmissions, number of emergency department visits, number of outpatient clinic visits, number of specialist visits and number of general practitioner visits) were assessed by mixed-effect multilevel multivariate negative binomial regressions. Net benefits and ROI were estimated by a decision analytic modelling analysis. All costs were reported in 2019 Canadian dollars. Results: The net health system savings per patient ranged from $26.35 to $3606.44 and ROI ranged from 1.05 to 7.31, meaning that every dollar invested in ERAS brought $1.05 to $7.31 in return. Probabilities for ERAS to be cost-saving were from 86.5% to 99.9%. The effects of ERAS were found to be larger in the longer time horizons, indicating that if only the 30-day time horizon had been used, the benefits of ERAS would have been underestimated. Conclusion: These results demonstrated that ERAS multiguideline implementation was cost-saving in Alberta. To produce a better ROI, it is important to consider a broad range of health service utilizations, long-term impact, economies of scale, productive efficiency and allocative efficiency for sustainability, scale and spread of ERAS implementations.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle