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Enregistrement W6921292196 · doi:10.6084/m9.figshare.c.6898465

Hospital spending and length of stay attributable to perioperative adverse events for inpatient hip, knee, and spine surgery: a retrospective cohort study

2024· other· en· W6921292196 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2024
Typeother
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueControl and Dynamics of Mobile Robots
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRetrospective cohort studyAdverse effectConfidence intervalPerioperativeCohort studyCohortPropensity score matchingRelative risk

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background The incremental hospital cost and length of stay (LOS) associated with adverse events (AEs) has not been well characterized for planned and unplanned inpatient spine, hip, and knee surgeries. Methods Retrospective cohort study of hip, knee, and spine surgeries at an academic hospital in 2011–2012. Adverse events were prospectively collected for 3,063 inpatient cases using the Orthopaedic Surgical AdVerse Event Severity (OrthoSAVES) reporting tool. Case costs were retrospectively obtained and inflated to equivalent 2021 CAD values. Propensity score methodology was used to assess the cost and LOS attributable to AEs, controlling for a variety of patient and procedure factors. Results The sample was 55% female and average age was 64; 79% of admissions were planned. 30% of cases had one or more AEs (82% had low-severity AEs at worst). The incremental cost and LOS attributable to AEs were $8,500 (95% confidence interval [CI]: 5100–11,800) and 4.7 days (95% CI: 3.4–5.9) per admission. This corresponded to a cumulative $7.8 M (14% of total cohort cost) and 4,290 bed-days (19% of cohort bed-days) attributable to AEs. Incremental estimates varied substantially by (1) admission type (planned: $4,700/2.4 days; unplanned: $20,700/11.5 days), (2) AE severity (low: $4,000/3.1 days; high: $29,500/11.9 days), and (3) anatomical region (spine: $19,800/9 days; hip: $4,900/3.8 days; knee: $1,900/1.5 days). Despite only 21% of admissions being unplanned, adverse events in these admissions cumulatively accounted for 59% of costs and 62% of bed-days attributable to AEs. Conclusions This study comprehensively demonstrates the considerable cost and LOS attributable to AEs in orthopaedic and spine admissions. In particular, the incremental cost and LOS attributable to AEs per admission were almost five times as high among unplanned admissions compared to planned admissions. Mitigation strategies focused on unplanned surgeries may result in significant quality improvement and cost savings in the healthcare system.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,220 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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