Budget Impact Analysis of Minimally Invasive versus Open Transforaminal Lumbar Interbody Fusion for Lumbar Degenerative Disease: A European Hospital Perspective
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: When traditional therapies fail to provide relief from debilitating lower back pain, surgeries such as transforaminal lumbar interbody fusion (TLIF) may be required. This budget impact analysis (BIA) compared minimally-invasive (MI)-TLIF versus open (O)-TLIF for single-level fusion from an Italian hospital perspective. Methods: The BIA compared costs of 100 MI-TLIF and 100 O-TLIF procedures from an Italian hospital perspective over a one-year time horizon. The base case included costs for length of hospital stay (LOS), blood loss, and sterilizing surgical trays. The scenario analysis also included operating room (OR) time and complication costs. Base case inputs were from the Miller et al meta-analysis; scenario analysis inputs were from the Hammad et al meta-analysis. The device costs for MI-TLIF and O-TLIF procedures were from Italian tender prices for Viper Prime™ System and Expedium™ Spine System, respectively. Results: Base case deterministic analysis results showed cost savings of €207,370 for MI-TLIF compared with O-TLIF. MI-TLIF costs were lower for LOS (€215,277), transfusion for blood loss (€16,881), and surgical tray sterilization (€28,232), whereas device costs were lower for O-TLIF (€53,020). The probabilistic result was similar, with MI-TLIF resulting in savings of €211,026 (95% credible interval [CR]: €208,725 - €213,327). All 1000 base case probabilistic sensitivity analysis runs were cost saving. Deterministic scenario analysis results showed cost savings of €166,719 for MI-TLIF. MI-TLIF costs were lower for LOS (€190,813), transfusion for blood loss (€16,881), surgical tray sterilization (€28,232), and complications (€2076), whereas O-TLIF costs were lower for OR time (€18,263) and devices used (€53,020). Conclusion: Despite the increase incremental cost for medical device innovation and OR time, this study demonstrates the economic savings of MI-TLIF compared to O-TLIF from a European hospital perspective. The findings will be useful to policy and hospital decision makers in assessing purchasing, funding and reimbursement decisions.
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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 | 0,009 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».