A Dedicated Orthopaedic Trauma Room Improves Efficiency While Remaining Financially Net Positive
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To determine the impact of dedicated orthopaedic trauma room (DOTR) implementation on operating room efficiency and finances. DESIGN: Retrospective cost-analysis. SETTING: Single midsized academic-affiliated community hospital in Toronto, Canada. PARTICIPANTS: All patients that underwent the most frequently performed orthopaedic trauma procedures (hip hemiarthroplasty, open reduction internal fixation of the ankle, femur, elbow and distal radius), over a 4-year period from 2016 to 2019 were included. INTERVENTION: Patient data acquired for 2 years before the implementation of a DOTR was compared with data acquired for a 2-year period after its implementation, adjusting for the number of cases performed. MAIN OUTCOME MEASUREMENTS: The primary outcome was surgical duration. The secondary outcome was financial impact, including after-hours costs incurred and opportunity cost of displaced elective surgeries. RESULTS: One thousand nine hundred sixty orthopaedic cases were examined pre- and post-DOTR. All procedures had reduced total operative time post-DOTR (mean improvement of 33.4%). The number of daytime operating hours increased 21%, whereas after-hours decreased by 37.8%. Overtime staffing costs were reduced by $24,976 alongside increase in opportunity costs of $22,500. This resulted in a net profit of $2476. CONCLUSIONS: Our results support the premise that DOTRs improve operating room efficiency and can be cost efficient. Our study also specifically addresses the hesitation regarding potential loss of profit from elective surgeries. Widespread implementation can improve patient care while still remaining financially favorable. LEVEL OF EVIDENCE: Economic Level IV. See Instructions for Authors for a complete description of levels of evidence.
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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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».