A device category economic model of electrosurgery technologies across procedure types: a U.S. hospital budget impact analysis
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: The electrosurgical technology category is used widely, with a diverse spectrum of devices designed for different surgical needs. Historically, hospitals are supplied with electrosurgical devices from several manufacturers, and those devices are often evaluated separately; it may be more efficient to evaluate the category holistically. This study assessed the health economic impact of adopting an electrosurgical device-category from a single manufacturer. METHODS: A budget impact model was developed from a U.S. hospital perspective. The uptake of electrosurgical devices from EES (Ethicon Electrosurgery), including ultrasonic, advanced bipolar, smoke evacuators, and reusable dispersive electrodes were compared with similar MED (Medical Energy Devices) from multiple manufacturers. It was assumed that an average hospital performed 10,000 annual procedures 80% of which involved electrosurgery. Current utilization assumed 100% MED use, including advanced energy, conventional smoke mitigation options (e.g. ventilation, masks), and single-use disposable dispersive electrode devices. Future utilization assumed 100% EES use, including advanced energy devices, smoke evacuators (i.e. 80% uptake), and reusable dispersive electrodes. Surgical specialties included colorectal, bariatric, gynecology, thoracic and general surgery. Systematic reviews, network meta-analyses, and meta-regressions informed operating room (OR) time, hospital stay, and transfusion model inputs. Costs were assigned to model parameters, and price parity was assumed for advanced energy devices. The costs of disposables for dispersive electrodes and smoke-evacuators were included. RESULTS: The base-case analysis, which assessed the adoption of EES instead of MED for an average U.S. hospital predicted an annual savings of $824,760 ($101 per procedure). Savings were attributable to associated reductions with EES in OR time, days of hospital stay, and volume of disposable electrodes. Sensitivity analyses were consistent with these base-case findings. CONCLUSIONS: Category-wide adoption of electrosurgical devices from a single manufacturer demonstrated economic advantages compared with disaggregated product uptake. Future research should focus on informing comparisons of innovative electrosurgical devices.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».