The cost‐effectiveness of substituting physicians with diabetes nurse specialists: a randomized controlled trial with 2‐year follow‐up
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To evaluate the cost-effectiveness of an intervention substituting physicians with nurse specialists. BACKGROUND: Increasing populations of people with diabetes in most Western countries require creative solutions that give high-quality chronic care while controlling costs. Instigating nurse specialists as a substitute for physicians yields positive results in this area. Research about such interventions in a hospital-based setting is limited. METHODS: This paper is a report of a study of a randomized, non-blinded clinical trial including people with diabetes mellitus types 1 and 2. In the intervention group nurse specialists were the central carers, providing care that conformed to a preset protocol. Patients were included between 2004 and 2007. Costs, quality of life and adverse events were measured, cost-effect ratios and incremental cost-effect ratios were calculated based on health-resource utilization rates, corresponding market prices and national tariffs from 2007. RESULTS: Health related quality of life scores did not differ significantly between the control and the intervention group. In the intervention group, fewer patients were hospitalized and fewer side effects from drugs were reported compared to controls. Nurse specialists as central care givers generated a modest reduction in costs per quality adjusted life year gained compared to usual care. CONCLUSION: Nurse specialists give diabetes care that is similar to care provided by physicians in terms of quality of life and economic value. Instigating a nurse specialist as central carer yields opportunities to generate cost savings. Developing interventions which also focus on prevention of complications is recommended when aiming for long-term organisational cost savings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».