Granular analysis reveals smart insufflation to be operationally more efficient and financially net positive compared to traditional insufflation for laparoscopic surgery
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction Smart insufflation (SI) techniques relying on valve and membrane-free insufflation are increasing in usage. Although considerable literature exists demonstrating the benefits of SI on procedural ease and patient outcomes, there remains a paucity describing the financial impact of these devices. The purpose of this study was to determine the financial and efficiency impact of these devices on the operating room (OR) and inpatient wards of a hospital. Methods A discrete event simulation model representing a typical mid-sized North American hospital comparing SI to TI was generated. The National Surgical Quality Improvement (NSQIP) database from 2015 to 2019 was used to populate the model with data supplemented from literature. Outcomes included length of stay (LOS), duration of surgery (DOS), annual procedure volume, profit, return on investment (ROI), and gross profit margin (GPM). Results The operational parameters demonstrating favorability of SI to TI were DOS and LOS. DOS savings were 10-32 minutes/case while LOS savings were 0-3 days/case. Implementation of an SI led to an increase in annual throughput of 148 cases (12%). LOS decreased by 189 days (19%). This resulted in an increase in net profit of $104,675 per annum. The ROI of SI over TI device was >1000%. Conclusion Despite the initial financial investment being greater, the implementation of SI offsets these expenses and yields significant financial benefits. Our study demonstrates the financial benefits of SI over TI and illustrates how granular operational and financial analysis of technologies are essential to aid in sound healthcare procurement decision making.
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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 | 0,002 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».