Economic impact of powered stapler in video-assisted thoracic surgery lobectomy for lung Cancer in a Chinese tertiary hospital: a cost-minimization analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: To assess the economic impact of powered stapler use in video-assisted thoracic surgery (VATS) lobectomy for lung cancer in a Chinese tertiary care hospital. METHODS: This study identified 388 patients who received VATS lobectomy using the ECHELON powered stapler (n = 296) or the ECHELON manual stapler (n = 92) for lung cancer in a Chinese tertiary hospital. Multiple generalized linear regression analyses were conducted using data on hospital costs and patient characteristics to develop predictive equations for hospital costs in a cost-minimization analysis (CMA) model comparing hospital costs associated with the ECHELON powered stapler and the ECHELON manual stapler. CMA model was used to conduct scenario analysis to compare the ECHELON powered stapler with another manual stapler (Victor Medical). RESULTS: The multiple generalized linear regression analyses identified that using the ECHELON powered stapler in VATS lobectomy for lung cancer was associated with significantly lower drug costs than using the ECHELON manual stapler (coefficient - 0.256, 95% confidence interval: - 0.375 to - 0.139). The CMA model estimated that the ECHELON powered stapler could save hospital costs by ¥1653 when compared with the ECHELON manual stapler (¥65,531 vs. ¥67,184). The use of the ECHELON powered stapler also saved hospital costs by ¥4411 when compared with the Victor Medical manual stapler (¥65,531 vs. ¥69,942) in the scenario analysis. CONCLUSIONS: Compared to the two manual staplers used for VATS lobectomy for lung cancer in a Chinese tertiary hospital, the ECHELON powered stapler had 100% probability to save total hospital costs under present prices of the three staplers according to the CMA.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».