Cost-Effectiveness of Day Surgery With Remote Patient Monitoring for Acute Cholecystitis: Economic Modeling Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Reducing the time to surgery for patients requiring cholecystectomy may lessen the risk of adverse outcomes. Dedicated day-surgery lists supported by out-of-hospital remote monitoring have been explored as a potential solution; however, the cost-effectiveness of such innovative care models remains largely unexplored. Objective: This study presents a cost-effectiveness analysis comparing an acute day-surgery care model with remote patient monitoring to a conventional inpatient-centric care model for high-acuity cases of cholecystitis. Methods: Post-surgical complications, effectiveness (measured by bed days saved and quality-adjusted life years [QALYs]), and health care costs associated with the two models of care were compared over a 1-year time horizon using a decision tree model. Health care costs were estimated from the Australian health care funder perspective and expressed in 2023 Australian dollars. Uncertainty was assessed using both deterministic and probabilistic sensitivity analyses. Results: The acute day-surgery care model dominated the conventional inpatient-centric care model by saving a mean of 1.7 inpatient days per patient (3.2 days for the conventional model versus 1.5 days for the acute day-surgery model) and lowering net health care costs by a mean of AU $1,416 (US $935) per case over the 1-year time horizon. There was no meaningful difference in QALYs between the care models. These results remained robust in both deterministic and probabilistic sensitivity analyses. Conclusions: An acute day-surgery care model with remote patient monitoring for individuals with acute cases of cholecystitis requiring cholecystectomy would likely free bed days and provide economic benefits to the health care system compared to inpatient-centric practice. Uncertainty in QALY estimates remains a limitation.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».