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Enregistrement W3214705209 · doi:10.1161/circ.144.suppl_1.10619

Abstract 10619: Determination of Cost Drivers and Variation Associated with Isolated Aortic Valve Replacement Surgery: Evaluating the Impact of Interval Feedback and Barriers and Facilitators of Cost Awareness among Cardiac Surgeons and Health Care Providers

2021· article· en· W3214705209 sur OpenAlexaffabout
Sophia Roy, Ryan Gainer, Gregory M. Hirsch

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Valve Diseases and Treatments
Établissements canadiensCanadian Orthopaedic Trauma Society
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineThematic analysisActivity-based costingHealth careMedical emergencyQualitative researchAccounting

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Marked variation among surgeons and relevant health care providers (HCPs) in aortic valve replacement (AVR) costs was demonstrated. Despite presentation of these data to HCPs, cost variation persists. We sought input from cardiac HCPsregarding intraoperative cost awareness, decision making and potential motivators towards greater cost consideration. Objectives: Three fold purpose: I) Determine the primary intraoperative cost drivers of performing an isolated AVR in a single-center Canadian hospital, II) Evaluate the impact of communicating cost and driver variability on decision making, and III) Identify the barriers and facilitators of incorporating cost considerations in isolated AVRs among HCPs. Methods: From May 2017-May 2019, data was collected on AVR cost drivers (n=216). There were three phases of data feedback to HCPs. Separate focus groups were held (Phase III) for cardiac HCPs including surgeons, anesthesiologists, perfusionists , residents, and OR nurses (n=27). Semi-structured interviews were used to elicit provider perspectives. Transcribed audio data was analyzed through the use of thematic analysis to develop a core set of common and comprehensive themes. Results: Data collection demonstrated marked inter-surgeon variation around the surgical costs of procedures. After feedback to HCPs, variation persisted and the median cost for AVRs increased. Five themes were identified from HCP groups: cost awareness, intraoperative decision making, influence surrounding intraoperative cost decision making, provider-based motivation for implementing intraoperative cost decision making, and cost drivers for an AVR. Conclusions: No difference in cost or variation before and after data feedback to HCPs was insufficient to impact surgeon’s behaviour in case costing, which motivated the qualitative work in the form of focus groups. HCPs demonstrated low cost awareness regarding cost drivers of AVRs. They expressed interest in engaging in cost decision making that was informed by cost containment. Measures such as listing the price of cost drivers in the OR and providing cost feedback could potentially encourage engagement in cost decision making for AVRs.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,057
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,306
Score d'incertitude au seuil0,608

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,057
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,327 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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