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Enregistrement W4387143124 · doi:10.1136/bmjopen-2022-069382

Index hospital cost of adverse events following thoracic surgery: a systematic review of economic literature

2023· review· en· W4387143124 sur OpenAlexaffabout
Daniel Jones, Srishti Kumar, Caitlin Anstee, Molly Gingrich, Alexander Simone, Zubair Ahmadzai, Kednapa Thavorn, Andrew Seely

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac, Anesthesia and Surgical Outcomes
Établissements canadiensOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSystematic reviewChecklistMEDLINEObservational studyCochrane LibraryData extractionCritical appraisalEconomic evaluationStrengthening the reporting of observational studies in epidemiologyHealth careMeta-analysisCardiothoracic surgeryRandomized controlled trialSurgeryAlternative medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Adverse events (AEs) following thoracic surgery place considerable strain on healthcare systems. A rigorous evaluation of the economic impact of thoracic surgical AEs remains lacking and is required to understand the value of money of formal quality improvement initiatives. Our objective was to conduct a systematic review of all available literature focused on specific cost of postoperative AEs following thoracic surgery. DESIGN: Systematic review of the economic literature was performed, following recommendations from the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses statement. DATA SOURCES: An economic search filter developed by the Canadian Agency for Drugs and Technologies in Health was applied, and MEDLINE, Embase and The Cochrane Library were searched from inception to January 2022. ELIGIBILITY CRITERIA: We included English articles involving adult patients who underwent a thoracic surgical procedure with estimated costs of postoperative complications. Eligible study designs included comparative observational studies, randomised control trials, decision analytic or cost-prediction models, cost analyses, cost or burden of illness studies, economic evaluation studies and systematic reviews and/or meta-analyses of cost analyses and cost of illness studies. DATA EXTRACTION AND SYNTHESIS: Two reviewers independently screened titles and abstracts in the first stage and full-text articles of included studies in the second stage. Disagreements during abstract and full-text screening stages were resolved via discussion until a consensus was reached. Studies were appraised for methodological quality using the Critical Appraisal Skills Program checklist. RESULTS: 3349 studies were identified: 20 met inclusion criteria. Most were conducted in the USA (12/20), evaluating AE impact on hospital expenditures (18/20). 68 procedure-specific AE mean costs were characterised (USD$). The most commonly described were anastomotic leak (mean:range) (USD$49 278:$6 176-$133 002) and pneumonia ($12 258:$2608-$34 591) following esophagectomy, and prolonged air leak ($2556:$571-$3573), respiratory failure ($19 062:$11 841-$37 812), empyema ($30 189:$23 784-$36 595), pneumonia ($15 362:$2542-$28 183), recurrent laryngeal nerve injury ($16 420:$4224-$28 616) and arrhythmia ($6835:$5833-$8659) following lobectomy. CONCLUSIONS: Hospital costs associated with AEs following thoracic surgery are substantial and varied. Quantifying costs of AEs enable future economic evaluation studies, which could help prioritising value-directed quality improvement to optimally improve outcomes and reduce costs.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,097
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,110

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,097
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0110,014
Bibliométrie0,0250,020
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,096
Tête enseignante GPT0,458
Écart entre enseignants0,362 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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