Trends in Open Versus Endoscopic Carpal Tunnel Release From 2010 to 2021
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This study compared trends in use, predictive factors, and reimbursement of endoscopic carpal tunnel release (ECTR) withthose of open carpal tunnel release (OCTR) from 2010 to 2021 using a national administrative database. METHODS: ECTR and OCTR patients were identified in the PearlDiver M151Ortho data set. Numeric and proportional utilization of these procedures was characterized for each year of study. Multivariate analysis was conducted to identify predictive factors for having ECTR performed. The average 90-day reimbursement of ECTR and OCTR was determined. RESULTS: From 2010 through 2021, 441,023 ECTR and 1,767,820 OCTR procedures were identified. The proportional use of ECTR compared with OCTR rose from 2010 (15.7% of procedures) to 2021 (26.1%). Independent predictors of having ECTR performed rather than OCTR included geographic variation (compared with having surgery in the Midwest, Northeast odds ratio [OR], 1.53; West OR, 1.62; and South OR, 1.66), having Medicare or commercial insurance (compared with commercial, Medicare OR, 0.94, and Medicaid OR, 0.69), female sex, and fewer comorbidities. The average 90-day reimbursement for ECTR was $3,114.82, compared with $3,087.62 for OCTR. DISCUSSION: As of 2021, over one-fourth of carpal tunnel releases are done endoscopically. Several factors independently predict whether patients receive ECTR or OCTR.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».