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Enregistrement W745342241 · doi:10.1007/s00264-015-2878-4

In-hospital cost comparison between the standard lateral and supercapsular percutaneously-assisted total hip surgical techniques for total hip replacement

2015· article· en· W745342241 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueInternational Orthopaedics · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOrthopaedic implants and arthroplasty
Établissements canadiensOttawa Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineOrthopedic surgeryTotal hip replacementSurgeryHip replacementCost analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: The purpose of this study was to compare the in-hospital costs associated with the tissue-sparing supercapsular percutaneously-assisted total hip (SuperPath) and traditional Lateral surgical techniques for total hip replacement (THR). METHODS: Between April 2013 and January 2014, in-hospital costs were reviewed for all THRs performed using the SuperPath technique by a single surgeon and all THRs performed using the Lateral technique by another surgeon at the same institution. RESULTS: Overall, costs were 28.4% higher in the Lateral group. This was largely attributable to increased costs associated with transfusion (+92.5%), patient rooms (+60.4%), patient food (+62.8%), narcotics (+42.5%), physical therapy (+52.5%), occupational therapy (+88.6%), and social work (+92.9%). The only costs noticeably increased for SuperPath were for imaging (+105.9%), and this was because the SuperPath surgeon performed intraoperative radiographs on all patients while the Lateral surgeon did not. CONCLUSIONS: The use of the SuperPath technique resulted in in-hospital cost reductions of over 28%, suggesting that this tissue-sparing surgical technique can be cost-effective primarily by facilitating early mobilisation and patient discharge even during a surgeon's initial experience with the approach.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,745
Score d'incertitude au seuil0,742

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,291 · 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