Establishing Usage Patterns and Repair Costs for Video Rhinolaryngoscopes at a Tertiary Academic Outpatient Center
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate the financial impact of video rhinolaryngoscope repairs by determining repair costs and assessing the link between reprocessing patterns and repair frequency. STUDY DESIGN: Retrospective review. SETTING: Outpatient settings at two tertiary care academic centers. METHODS: Repair and maintenance records for video rhinolaryngoscopes were analyzed for two tertiary care academic centers, Hospital V and Hospital S. Data were collected from January 1, 2021, to March 1, 2024, for Hospital S, and from June 18, 2019, to March 1, 2024, for Hospital V. Hospital S utilized automated endoscope reprocessing, whereas Hospital V employed manual reprocessing. Both hospitals used Olympus flexible video rhinolaryngoscopes. RESULTS: Hospital V reprocessed the endoscopes within the clinic space, whereas Hospital S used centralized reprocessing. The age of rhinolaryngoscopes varied at Hospital S, whereas all endoscopes were purchased new at Hospital V during the time of study. Hospital V, with 11 rhinolaryngoscopes, conducted 15,776 outpatient rhinolaryngoscopy examinations, averaging 435 uses per endoscope annually. Only one endoscope required repair, with a total cost of CAD $1940, resulting in a repair cost of CAD $0.12 per examination. In contrast, Hospital S, operating with 17 rhinolaryngoscopes, performed 7812 exams, averaging 145 uses per endoscope annually. A total of 28 repair instances were reported, with a total cost of CAD $87,950, resulting in a repair cost of CAD $11.26 per examination. CONCLUSION: This study highlights the impact of equipment age and reprocessing practices on repair costs and frequencies for reusable video rhinolaryngoscopes. The repair costs at both hospitals are supportive of continued use of reusable rhinolaryngoscopes.
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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 | 0,002 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».