Regionalization of congenital cardiac surgical care: what it will take
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Decentralized, inconsistent healthcare delivery results in variable outcomes and wastes nearly one trillion dollars annually in the United States (US). Congenital heart surgery (CHS) is not immune due to high, variable costs and inconsistent outcomes across hospitals. Many European countries and Canada have addressed these issues by regionalizing CHS. Centralizing resources lowers costs, reduces in-hospital mortality and improves long-term survival. Although the impact on travel distance for patients is limited, the effect on healthcare disparities requires study. This review summarizes current data and integrates these into paths to regionalization through health policy, research, and academic collaboration. RECENT FINDINGS: There are too many CHS programs in the US with unnecessarily high densities of centers in certain regions. This distribution lowers center and surgeon case volumes, creates redundancy, and increases variation in costs and outcomes. Simultaneously, adhering to suboptimal allocation impedes the understanding of optimal regionalization models to optimize congenital cardiac care delivery. SUMMARY: CHS regionalization models developed for the US increase surgeon and center volume, decrease healthcare spending, and improve patient outcomes without substantially increasing travel distance. Regionalization in countries with few or no existing CHS programs is yet to be explored, but may be associated with more efficient spending and procedural complexity expansion.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».