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Enregistrement W3153392867 · doi:10.1080/13696998.2021.1915626

A device category economic model of electrosurgery technologies across procedure types: a U.S. hospital budget impact analysis

2021· article· en· W3153392867 sur OpenAlexaff
Nicole Ferko, George Wright, Imran Syed, Elena Naoumtchik, Giovanni A. Tommaselli, Gaurav Gangoli

Notice bibliographique

RevueJournal of Medical Economics · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueThyroid and Parathyroid Surgery
Établissements canadiensEVERSANA (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineElectrosurgerySingle useOperations managementEmergency medicineMedical emergencySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,627
Score d'incertitude au seuil0,748

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,287 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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