Does supplementary prenatal nursing and home visitation reduce healthcare costs in the year after childbirth?
Notice bibliographique
Résumé
AIM: This paper reports the costs of a programme of supplementary prenatal care, including healthcare costs, in the year following childbirth. BACKGROUND: Publicly funded healthcare systems have provided pregnant women with adequate medical care, but access to resources to address their non-medical needs is still an issue. To improve women's access to pregnancy-related resources, a community-based, prenatal programme involving consultations with a specialist nurse, or nurse plus a home visitor was evaluated. METHOD: A sample of 284 women who had participated in a randomized controlled trial of the prenatal care programme participated in this partial economic analysis. Women had been randomized to one of three trial arms: (1) standard care, (2) standard care plus consultations with a specialist prenatal care nurse, or (3) standard care plus nurse consultations and a home visitor. For the economic study, each woman was asked about her and her baby's use of healthcare services in the 12 months after the baby's birth. Health service utilization was multiplied by the unit cost of each service and summed to arrive at the total cost of services used. The study was undertaken in 2004. RESULTS: Supplementary prenatal care neither increased the use of health services nor resulted in savings in health spending. Compared with standard care, women in the two intervention groups made more use of family physicians and less use of paediatricians, but no significant differences in the overall costs of health care were noted. CONCLUSION: While supplementary prenatal care had no impact on costs, some benefits occurred for those at greatest risk of not accessing services. However, it would be premature to draw widespread recommendations for policy from the results of a single study. Further investment in prenatal care should continue to be accompanied by rigorous evaluation of its costs and the value that women place on the service provided.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».