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Enregistrement W4398976902 · doi:10.1016/j.jmig.2024.05.022

Preoperative Anemia Prior to Gynecologic Surgery is Associated With Increased Healthcare Costs

2024· article· en· W4398976902 sur OpenAlexafffundabout
Ally Murji, Melody Lam, Lindsay Shirreff, Lorraine L. Lipscombe, Wanrudee Isaranuwatchai

Notice bibliographique

RevueJournal of Minimally Invasive Gynecology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueUterine Myomas and Treatments
Établissements canadiensInstitute for Work & HealthSinai Health SystemWomen's College HospitalUniversity of TorontoWestern UniversityMount Sinai Hospital
Organismes subventionnairesSchulich School of Medicine and DentistryAcademic Medical Organization of Southwestern OntarioNovo NordiskUniversity of TorontoLawson Health Research InstituteSchulich School of Medicine and Dentistry, Western UniversityPfizer
Mots-clésMedicineAnemiaGynecologic cancerGynecologic surgical proceduresHealth careGeneral surgerySurgeryInternal medicineLaparoscopyCancerOvarian cancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To compare healthcare utilization costs between anemic and nonanemic patients undergoing elective hysterectomy and myomectomy for benign indications from the date of surgery to 30 days postoperatively. DESIGN: Retrospective population-based cohort study. SETTING: Single-payer publicly funded healthcare system in Ontario, Canada between 2013 and 2020. PARTICIPANTS: Adult women (≥18 years of age) who underwent elective hysterectomy or myomectomy (laparoscopic/laparotomy) for benign indications. INTERVENTIONS: Our exposure of interest was preoperative anemia, defined as the most recent hemoglobin value <12 g/dL on the complete blood count measured before the date of surgery. Our primary outcome was healthcare costs (total and disaggregated) from the perspective of the single-payer publicly funded healthcare system. RESULTS: Of the 59 270 patients in the cohort, 11 802 (19.9%) had preoperative anemia. After propensity matching, standardized differences in all baseline characteristics (N = 10 103 per group) were <0.10. In the matched cohort, the mean total healthcare cost per anemic patient was higher compared to cost per nonanemic patient ($6134.88 ± $2782.38 vs $6009.97 ± $2423.27, p < .001). Anemic patients, compared to nonanemic patients, had a higher mean difference in total healthcare cost of $124.91 per patient (95% CI $53.54-$196.29) translating to an increased cost attributable to anemia of 2.08% (95% CI 0.89%-3.28%, p < .001). In a subgroup analysis of patients undergoing hysterectomy (N = 9041), the cost was also significantly higher for anemic patients (mean difference per patient of $117.67, 95% CI $41.58-$193.75). For those undergoing myomectomy (N = 1062) the difference in cost was not statistically significant (mean difference $186.61, 95% CI -$17.42 to $390.65). CONCLUSION: Preoperative anemia was associated with significantly increased healthcare resource utilization and costs for patients undergoing elective gynecologic surgery. Although the cost difference per case was modest, when extrapolated to the population level, this difference could result in substantially significant cost to the healthcare system, attributable to preoperative anemia.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil0,095

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,267 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations2
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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