Optimizing spine surgery instrument trays to immediately increase efficiency and reduce costs in the operating room
Notice bibliographique
Résumé
Background: Over-crowded surgical trays result in perioperative inefficiency and unnecessary costs. While methodologies to reduce the size of surgical trays have been described in the literature, they each have their own drawbacks. In this study, we compared three methods: (1) clinician review (CR), (2) mathematical programming (MP), and (3) a novel hybrid model (HM) based on surveys and cost analysis. While CR and MP are well documented, CR can yield suboptimal reductions and MP can be laborious and technically challenging. We hypothesized our easy-to-implement HM would result in a reduction of surgical instruments in both the laminectomy tray (LT) and basic neurosurgery tray (BNT) that is comparable to CR and MP. Methods: Three approaches were tested: CR, MP, and HM. We interviewed 5 neurosurgeons and 3 orthopedic surgeons, at our institution, who performed a total of 5437 spine cases, requiring the use of the LT and BNT over a 4-year (2017-2021) period. In CR, surgeons suggested which surgical instruments should be removed. MP was performed via the mathematical analysis of 25 observations of the use of a LT and BNT tray. The HM was performed via a structured survey of the surgeons' estimated instrument usage, followed by a cost-based inflection point analysis. Results: The CR, MP, and HM approaches resulted in a total instrument reduction of 41%, 35%, and 38%, respectively, corresponding to total cost savings per annum of $50,211.20, $46,348.80, and $44,417.60, respectively. Conclusions: While hospitals continue to examine perioperative services for potential inefficiencies, surgical inventory will be increasingly scrutinized. Despite MP being the most accurate methodology to do so, our results suggest that savings were similar across all three methods. CR and HM are significantly less laborious and thus are practical alternatives.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».