Improving Value in Colorectal Cancer Care: An Economic Analysis of Enhanced Recovery Protocols at a Community Hospital
Notice bibliographique
Résumé
Background: Enhanced recovery protocols (ERPs) have been shown to improve the outcomes of gastrointestinal cancer care, leading to reduced morbidity of gastrointestinal treatment and reduced delays in systemic therapy. ERP implementation has also previously shown a reduction in length of stay (LOS) without changing the readmission rate; however, the economic cost associated with these measures has not yet been quantified. The aim of this study was to evaluate the economic costs of ERP implementation for colorectal cancer at a community hospital. Methods: The Diagnostic Related Group (DRG) codes were used to assess costs associated with the hospitalizations of cases in the ERP versus non-ERP groups. The American Hospital Association (AHA) Annual Survey from 1999 to 2015 was used to provide the expenses per day for inpatient hospitalization in the United States. Postoperative LOS, average healthcare costs, and postoperative complications between ERP-protocol and non-ERP protocol groups were analyzed using analysis of variance (ANOVA) and independent t -tests. Results: The AHA survey estimated that $2,265 was incurred per day for non-profit hospitals in Florida and $2,346 was incurred per day for the United States. For all DRG codes, the ERP-participating group was associated with a shorter LOS and reduced health care costs. LOS-associated cost was compared between ERP and non-ERP groups: for DRG 329, the total savings was $162,118.8 (n = 12 non-ERP versus n = 8 ERP, P = 4.39 × 10 -18 ); for DRG 330, $314,552.64 (n = 36 non-ERP versus n = 24 ERP, P = 2.72 × 10 -22 ); and for DRG 331, $89,302.73 (n = 11 non-ERP versus n = 23 for ERP, P = 4.19 × 10 -20 ). Conclusions: The implementation of an ERP protocol for colorectal cancer was associated with significantly reduced costs in a community hospital. World J Oncol. 2023;14(5):401-405 doi: https://doi.org/10.14740/wjon1580
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».