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Enregistrement W3170405419 · doi:10.12927/hcpol.2021.26496

Time-Driven Activity-Based Costing for Cataract Surgery in Canada: The Case of the Kensington Eye Institute

2021· article· en· W3170405419 sur OpenAlexaffvenueabout
Hamid Sadri, Sara Sinigallia, Mahek A. Shah, Jason Vanderheyden, Bernard Souche

Notice bibliographique

RevueHealthcare policy · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueClinical practice guidelines implementation
Établissements canadiensMedtronic (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésActivity-based costingPopularityOptometryMedicineUnit (ring theory)Operating theatresCataract surgeryOperations managementHealth careSurgeryGeneral surgeryBusinessMedical emergencyEngineeringPsychologyAccountingPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Time-driven activity-based costing (TDABC) has received considerable attention globally as a way to measure value in healthcare systems. This study aimed to apply TDABC for cataract surgery at the Kensington Eye Institute (KEI). During a field evaluation, a detailed process map was created for cataract surgery at KEI. The amount of resource use in terms of providers, equipment, space and consumables was calculated to determine the total costs of care. The average patient journey lasted 76 minutes, with 13 minutes of the surgical procedure occurring in the operating room (OR). The average procedure's cost per case was $545.28, which included consumables (34.40%), space and equipment (23.702%), personnel (11.69%), overhead (30.27%) and OR (57%). KEI cataract operation was at approximately 50% capacity due to funding limits. The TDABC process map and costing allow centres to have data-driven support tools for care redesign and optimization.

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)0,015
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,606
Score d'incertitude au seuil0,994

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,239
Tête enseignante GPT0,487
Écart entre enseignants0,248 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations16
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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