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Enregistrement W4403703959 · doi:10.1097/gox.0000000000006244

Cost-reduction Analysis of Percutaneous Pinning of Hand Fractures in an Outpatient Clinic

2024· article· en· W4403703959 sur OpenAlexaffabout
Annabelle Chartier, Ashley Arpin, Valérie Gervais

Notice bibliographique

RevuePlastic & Reconstructive Surgery Global Open · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOrthopedic Surgery and Rehabilitation
Établissements canadiensUniversité de SherbrookeUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePercutaneousPercutaneous pinningAmbulatoryOutpatient clinicOutpatient surgeryAmbulatory careSurgeryEmergency medicineHealth careInternal medicineInternal fixation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The University of Sherbrooke's Hospital Center operating room has been affected by the COVID-19 pandemic, prompting surgeons to seek alternative ways to treat acute injuries requiring surgery. In the spring of 2020, we began performing percutaneous pinning of hand fractures in our outpatient clinic. We aimed to estimate the savings in 2021 by transferring these procedures from the operating room to the outpatient clinic. Methods: We identified all patients with hand injuries who received percutaneous pinning in 2021 using billing codes. Only patients treated in the outpatient clinic were included. We estimated the cost of hand fracture fixation in the operating room by considering the anesthesiologist's fee, the hospital's hourly rate for a 1-hour surgery (including a respiratory therapist, 2 nurses, and equipment) and salary bonuses for unfavorable hours, subtracting the cost difference of outpatient equipment. Results: We identified 114 patients treated with percutaneous pinning, of whom 93 were included in our study. Our calculations showed a total cost reduction of CAD $55,789 in 2021. Conclusions: Percutaneous pinning of hand fractures in an outpatient setting resulted in a yearly cost reduction of more than CAD $55,000. Investing in ambulatory care for hand fracture management benefits both patients and institutions.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,167
Score d'incertitude au seuil0,775

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,316 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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