Measuring the impact of delayed access to elective cholecystectomy through patient’s cost-utility: an observational cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Deferral of surgeries due to COVID-19 has negatively affected access to elective surgery and may have deleterious consequences for patient's health. Delays in access to elective surgery are not uniform in their impact on patients with different attributes. The objective of this study is to measure the change in patient's cost utility due to delayed elective cholecystectomy. METHODS: This study is based on retrospective analysis of a longitudinal sample of participants who have had elective cholecystectomy and completed the EQ-5D(3L) measuring health status preoperatively and postoperatively. Emergent cases were excluded. Patients younger than 19 years of age, unable to communicate in English or residing in a long-term care facility were ineligible. Quality-adjusted life years attributable to cholecystectomy were calculated by comparing health state utility values between the pre- and postoperative time points. The loss in quality-adjusted life years due to delayed access was calculated under four assumed scenarios regarding the length of the delay. The mean cost per quality-adjusted life years are shown for the overall sample and by sex and age categories. RESULTS: Among the 646 eligible patients, 30.1% of participants (N = 195) completed their preoperative and postoperative EQ-5D(3L). A delay of 12 months resulted in a mean loss of 6.4%, or 0.117, of the quality-adjusted life years expected without the delay. Among patients older than 70 years of age, a 12-month delay in their surgery corresponded with a 25.1% increase in the cost per quality-adjusted life years, from $10 758 to $13 463. CONCLUSIONS: There is a need to focus on minimizing loss of quality of life for patients affected by delayed surgeries. Faced with equal delayed access to elective surgery, triage may need to prioritize older patients to maximize their health over their remaining life years.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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 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 ».