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Enregistrement W1954674958 · doi:10.1007/s10461-015-1109-8

Economic Evaluation of Community-Based HIV Prevention Programs in Ontario: Evidence of Effectiveness in Reducing HIV Infections and Health Care Costs

2015· article· en· W1954674958 sur OpenAlexafffundabout
Stephanie Choi, David R. Holtgräve, Jean Bacon, Joanne Lush, Frank McGee, George Tomlinson, Sean B. Rourke

Notice bibliographique

RevueAIDS and Behavior · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensSt. Michael's HospitalPublic Health OntarioUniversity of TorontoUniversity Health NetworkMinistry of Health and Long Term CareOntario AIDS NetworkOntario HIV Treatment Network
Organismes subventionnairesOntario Ministry of Health and Long-Term CareOntario HIV Treatment NetworkPublic Health AgencyPublic Health Agency of Canada
Mots-clésPublic healthHealth psychologyHuman immunodeficiency virus (HIV)Environmental healthHealth careCost effectivenessMedicineLiberian dollarProgram evaluationInvestment (military)Community healthBusinessGerontologyEconomic growthFamily medicineNursingPolitical scienceFinanceEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Investments in community-based HIV prevention programs in Ontario over the past two and a half decades are assumed to have had an impact on the HIV epidemic, but they have never been systematically evaluated. To help close this knowledge gap, we conducted a macro-level evaluation of investment in Ontario HIV prevention programs from the payer perspective. Our results showed that, from 1987 to 2011, province-wide community-based programs helped to avert a total of 16,672 HIV infections, saving Ontario's health care system approximately $6.5 billion Canadian dollars (range 4.8-7.5B). We also showed that these community-based HIV programs were cost-saving: from 2005 to 2011, every dollar invested in these programs saved about $5. This study is an important first step in understanding the impact of investing in community-based HIV prevention programs in Ontario and recognizing the impact that these programs have had in reducing HIV infections and health care costs.

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)0,000
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,195
Score d'incertitude au seuil0,858

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
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 Opus0,195
Tête enseignante GPT0,453
Écart entre enseignants0,258 · 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

Citations13
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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