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Enregistrement W4416207467 · doi:10.1302/1358-992x.2025.13.071

OPTIMIZING EFFICIENCY AND REDEFINING BENCHMARKS IN A HIGH-VOLUME PRIMARY ARTHROPLASTY PROGRAMME

2025· article· en· W4416207467 sur OpenAlexaff
Koorosh Kashanian, Tim Ramsay, Paul E. Beaulé

Notice bibliographique

RevueOrthopaedic Proceedings · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare Operations and Scheduling Optimization
Établissements canadiensOttawa Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésJoint arthroplastyArthroplastyClinical endpointBody mass indexAmerican society of anesthesiologistsPatient safetyAdverse effect

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With rising overhead costs and an increase in demand for total hip arthroplasty (THA) and total knee arthroplasty (TKA), it vital that arthroplasty programs maximize operating room (OR) efficiency. Most surgical centers use a target of four joints operated within an eight-hour shift in one OR, with the benchmarks to meet this quota being well-defined. Using a slim approach, we set out to redefine benchmarks to support the successful operation of five joints within the same setting. Fitting in an extra joint per operative day would have benefits for all shareholders including significantly decreased wait times and cost-per-case. After institutional review board approval, from February 25th to October 25th, 2023, six fellowship-trained surgeons, and thirteen anesthesiologists participated in 59 five joint days (295 cases): 134 THA and 161 TKA. Patients included 160 females and 135 males; mean age, 67; mean body mass index (BMI), 29 kg/m2; American Society of Anesthesiologist score (ASA), 2. Hospital records demonstrated time data, demographics, adverse events, and anesthetic details. Key time points were defined, including the anesthesia preparation time (APT), time from the patient entering the room to anesthesia being ready; surgical preparation time (SPT), time from anesthesia ready to case start; time of the procedure, case start to case finish; anesthesia finish time (AFT), case finish to patient exiting the OR; and turnover, patient exit to next patient in OR (Figure 1). Data was analyzed using SPSS. The median and min/max for each time point were as follows: APT median of 11 minutes (Min 1, Max 41), SPT 9 minutes (Min 1, Max 33), procedure 55 minutes (Min 37, Max 153), AFT 3 minutes (Min 0, Max 28), turnover 17 minutes (Min 0, Max 42). The median total time for a five-joint day was 472 minutes, which falls under the 480 minutes of a standard OR. The reported medians should be defined as benchmarks to ensure the successful completion of five joint OR days, even finishing with time to spare. Without any intervention, out of 59 five joint days, there was a 52.5% (31/59) success rate in finishing by 3:30 PM. These results demonstrate the feasibility of incorporating five joint days as the new standard, even before utilizing the newly defined benchmarks to mark progression through an OR day. With the new benchmarks, standardized five joint days would decrease the load on our strained healthcare system, as well as provide a welcome reduction in costs per patient. Redefining operative benchmarks to allow for the successful completion of five joints per standard OR day is a critical step in moving from the traditional four joint OR day to five joints. By making this transition to five joints, shareholders including the patient, surgeons, and healthcare administrators all experience benefits with lower overhead costs per case, increased patient throughput and greater team coherency and opportunities for improvement. For any figures or tables, please contact the authors directly.

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)0,002
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 enseignants0,299
Score d'incertitude au seuil0,836

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,301 · 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

Citations0
Publié2025
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