483 Transforming Knee Replacement Surgery: A Global Analysis of Day Case Innovations from OECD Database
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aim Day case surgery is transforming Knee Replacement Surgery by enhancing efficiency while maintaining clinical outcomes. This approach addresses growing surgical demand and backlogs, exacerbated by the COVID-19 pandemic. This study utilises the Organisation-for Economic-Co-operation-and-Development (OECD) global database to explore the adoption, implementation strategies, and impact of day case knee replacement surgery across member nations. Method A retrospective analysis of OECD health datasets, national healthcare reports, and institutional case studies was conducted. Data on knee replacement volumes, waiting times, and day case procedure rates from 2015 to 2023 were extracted. Temporal trends were stratified by country, and qualitative insights from case studies highlighted successful implementation strategies. Results Significant disparities in the adoption and delivery of day case knee replacement surgery were identified across OECD nations. Canada reported the highest cumulative volume, delivering over 15,000-day case procedures between 2015 and 2022. However, the proportion of day cases in Canada declined to 83% by 2022, compared to an average of 97% in other OECD nations. In contrast, the United Kingdom performed only 1,500 cumulative day case procedures during the same period, reflecting a slow adoption rate. Recovery efforts in the UK, including the establishment of elective hubs and adoption of Enhanced Recovery After Surgery (ERAS) protocols, have demonstrated early promise in addressing surgical backlogs. Conclusions Day case knee replacement surgery presents a viable solution to reduce surgical backlogs while maintaining safety and efficacy. Wider adoption of evidence-based protocols, such as ERAS, could bridge disparities in care delivery and improve outcomes globally.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 ».