Surgical Cost Awareness Program Study: Impact of a Novel, Real-Time, Cost Awareness Intervention on Operating Room Expenses in Thoracoscopic Lobectomy
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: For surgical patients, operating room expenses are significant drivers of overall hospitalization costs. Surgical teams often lack awareness of the costs associated with disposable surgical supplies, which may lead to unnecessary expenditures. The aim of this study is to evaluate whether a Surgical Cost Awareness Program would reduce operating room costs. STUDY DESIGN: A prototype software displays the types and costs of disposable instruments used in real-time during surgery and generates insight-driven operative cost reports, which are automatically sent to the surgeons. A prospective pre-post controlled trial of thoracoscopic lobectomy procedures performed by 7 surgeons at a single academic center was conducted. Control and intervention groups consisted of consecutive cases from February 2nd through June 23, 2021, and from June 28th through December 22, 2021, respectively. The primary outcome was mean per case surgical disposables cost. RESULTS: Three hundred twenty-two lobectomies were evaluated throughout the study period (control: n = 164; intervention: n = 158). Baseline characteristics were comparable between groups. Mean disposables cost per case was $3,320.73 ± $814.83 in the control group compared with $2,567.64 ± $594.59 in the intervention group, representing a mean cost reduction of $753.08 (95% CI, $622.29 to $883.87; p < 0.001). All surgeons experienced a reduction in disposable costs after the intervention. Intraoperative and postoperative outcomes did not differ between the cohorts. CONCLUSIONS: Providing real-time educational feedback to surgical teams significantly reduced costs associated with disposable surgical equipment without compromising perioperative outcomes for lobectomy. Integrating the novel AssistIQ software across other procedural settings may generate further data insights with the potential for significant cost savings on a larger scale.
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 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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».