Successful Implementation of Femtosecond Laser-Assisted Cataract Surgery: A Real-World Economic Analysis
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To calculate the minimum number of Femtosecond laser-assisted cataract surgery (FLACS) procedures required per month to pay off the fixed investment cost over 5 years to achieve break-even. SETTING: A rural ophthalmology practice located in the mid-West United States. DESIGN: An economic analysis, based on real-world, retrospectively collected data over 12 months, from an ambulatory surgical care perspective. METHODS: laser (Alcon Vision LLC., Fort Worth, TX). The incremental cost of FLACS, cases needed to break-even, return on investment (ROI), patient education, and marketing efforts were assessed. The financial analysis considered cataract volume, conversion rates, fixed (eg, principal) and variable (eg, supplies) costs, and revenue in the first 12 months. RESULTS: The clinic performed 2717 cataract surgeries in the 12-month period, with 1304 (48%) of patients converting to FLACS. Of FLACS procedures, 613 (47%) selected an advanced-technology intraocular lens (AT-IOL; eg, toric or lifestyle IOL), and the remaining patients selected a monofocal IOL with laser astigmatism correction. FLACS increased AT-IOL use by 113 procedures (23%) compared to volumes in the year prior to FLACS. Overall, FLACS was predicted to be profitable, with only 13 cases required per month to break even in 5 years. If both facility and physician fees are considered revenue, only eight cases per month are required to break-even in 5 years. CONCLUSION: The practice experienced a greater-than-anticipated conversion to FLACS and increased selection of AT-IOLs, well above the break-even volume required, contributing to a rapid return on their investment.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,008 | 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 ».