Cost-effectiveness analysis : fibrin glue versus sutures for conjonctival fixation during pterygion surgery.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Pterygium surgery requires the removal of pterygium tissue and repair of the conjunctiva with either sutures or fibrin glue. The literature suggests that the cost of fibrin glue could be compensated by reducing procedure time and be more cost-effective. However, to our knowledge, no formal studies have examined this hypothesis. METHOD: Retrospective chart review of patients who received pterygium surgery with only sutures between January 2008 and January 2010, and those whose surgeons used fibrin glue with or without sutures, between April 2017 and November 2018. Equipment cost, operating room (OR) maintenance, and surgeon's remuneration were compared between the groups. RESULTS: A total of 164 eyes were included. Three different procedure methods were noted: use of sutures only, combination of sutures and fibrin glue, or application of fibrin glue alone. The equipment cost was $97, $169.50, and $152.10 for the suture group, dual method, and fibrin-only method. Average procedure time was 35.8 minutes for the sutures-only group, 21.1 minutes for the dual method, and 25.6 minutes for the method using only glue. OR maintenance cost was $51.20 CAD per minute. The total cost for the method using only sutures was $2528.90, whereas the average cost for the protocol using only fibrin glue was $2063. CONCLUSION: Although using fibrin glue for conjunctival graft adhesion increases the equipment cost, it significantly decreases procedure time, which allows a reduction of the total surgery cost. Therefore, fibrin glue is a more cost-effective approach than sutures alone.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».