Optimizing the surgical instrument tray to immediately increase efficiency and lower costs in the operating room
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Surgical trays are often poorly configured and can be ongoing sources of frustration and excess costs. We conducted an observational study to determine if the use of a customized mathematical inventory optimization model would result in a greater reduction in the number of instruments on a surgical tray than a clinician review of the tray. METHODS: Utilization of instruments on the major orthopedic tray at a large academic hospital was documented over 80 procedures. Processes in the medical device reprocessing department and operating room were observed to comprehensively quantify all associated costs. Results of the observations were applied to a customized mathematical model to determine the ideal tray configuration. For comparison, a clinician review was also performed. RESULTS: The mathematical model alone produced an ideal tray size of 47 instruments, a reduction of 41 instruments from the original size of 88 instruments (47% reduction). This represented $34 440 in annual savings. In contrast, the clinician review alone suggested an ideal tray size of 67 instruments (23% reduction), representing $17 640 in annual savings. When clinicians were provided with the additional information from the model, they reduced the tray size to 51 instruments (42% reduction), producing $31 870 in savings. The mathematical model yielded an additional 22% instrument reduction and $14 230 in savings compared with clinician review alone. CONCLUSION: Our mathematical model is generalizable and can be applied to all specialties and hospitals to determine optimal tray configuration. As such, the financial implications are broad; at our institution, application to all surgical trays would result in $205 000 of savings annually. Surgeons and managers looking to streamline surgical trays should consider this evidence-based approach.
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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 | 0,004 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».