Outpatient surgery benchmarks and practice variation patterns: case controlled study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite numerous potential benefits of outpatient surgery, there is currently a lack of national benchmarking data available for hospitals and surgeons to compare their own outcomes as they transition toward outpatient surgery. MATERIALS AND METHODS: Patients who underwent 14 common general surgery operations from 2016 to 2020 were identified in the American College of Surgeons National Surgical Quality Improvement Program (ACS-NSQIP) database. Operations were selected based on frequency and the ability to be performed both inpatient and outpatient. Postoperative complications and readmissions were compared between patients who underwent inpatient vs outpatient surgery. After adjusting for patient comorbidities, multivariable models assessed the effect of patient characteristics on the odds of experiencing postoperative complications. A separate multi-institutional study of 21 affiliated hospitals assessed practice variation. RESULTS: In 13 of the 14 studied procedures, complications were lower for patients who were selected for outpatient surgery (all P <0.01); minimally invasive (MIS) adrenalectomy showed no difference ( P =0.61). Multivariable analysis confirmed these findings; the odds of experiencing any adverse events were lower following outpatient surgery in all operations but MIS adrenalectomy (OR 0.97; 95% CI: 0.47-2.02). Analysis of institutional practices demonstrated variation in the rate of outpatient surgery in certain breast, endocrine, and hernia repair operations. CONCLUSIONS: Institutional practice patterns may explain the national variation in the rate of outpatient surgery. While the present data does not support the adoption of outpatient surgery to less optimal candidates, addressing unexplained practice variations could result in improved utilization of outpatient surgery.
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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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».