Hospital episode-of-care costs for hip fractures: an activity-based costing analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Despite the large impact of hip fracture care on hospital budgets, accurate episode-of-care costs (EOCC) calculations for this injury remains a challenge. The objective of this article was to assess EOCC for geriatric patients with hip fractures using an activity-based costing methodology and identify intraoperative, perioperative, and patient-specific factors associated with higher EOCC. Material and Methods: This is a retrospective cohort study involving a total of 109 consecutive patients with hip fracture treated surgically at a Canadian level-1 trauma center from April 2018 to February 2019. Clinical and demographic data were extracted through the institution's centralized data warehouse. Data acquisition also included direct and indirect costs per episode of care, adverse events, and precise temporal data. Results: The median total EOCC was $13,113 (interquartile range 6658), excluding physician fees. Out of the total cost, 75% was attributed to direct costs, which represented a median expenditure of $9941. The median indirect cost of the EOCC was $3322. Based on the multivariate analysis, patients not operated within the 48 hours guidelines had an increased length of stay by 5.7 days ( P = 0.003), representing an increase in EOCC of close to 5000$. Higher American Society of Anesthesiology (ASA) scores were associated with elevated EOCC. Conclusion: The cost of managing a patient with geriatric hip fracture from arrival in the emergency department to discharge from surgical ward represented $13,113. Main factors influencing the EOCC included adherence to the 48-hour benchmark surgical delay and ASA score. High-quality costing data are vital in assessing health care spending, conducting cost effectiveness analyses, and ultimately in guiding policy decisions. Level of Evidence: Level III (3), retrospective cohort study.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».