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Enregistrement W2101902841 · doi:10.1177/0163278710393955

Assessing Costs and Potential Returns of Evidence-Based Programs for Seniors

2010· article· en· W2101902841 sur OpenAlexfundno aff
Thomas R. Miller, Justin B. Dickerson, Matthew Lee Smith, Marcia G. Ory

Notice bibliographique

RevueEvaluation & the Health Professions · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Center for Chronic Disease Prevention and Health PromotionCenters for Disease Control and PreventionAGE-WELL
Mots-clésPublic healthPsychological interventionCost–benefit analysisEconomic evaluationReturn on investmentProgram evaluationCost effectivenessMedicineActuarial scienceEnvironmental healthPublic economicsBusinessNursingEconomicsRisk analysis (engineering)Political science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The authors describe the customary tools used by health services researchers to conduct economic evaluations of health interventions. Recognizing the inherent challenges of these tools for utilization in contemporary public health practice, we recommend a practical cost-benefit analysis (PCBA) to allow public health practitioners to assess the economic merits of their existing public health programs. The PCBA estimates what health effects and corresponding medical cost avoidance would be required to support the costs associated with implementing a community-based prevention program. We apply the PCBA to evaluate a statewide evidence-based falls prevention program for seniors in Texas. We estimate a positive return on realized costs due to avoided direct and indirect medical expenses if the program averts 7 falls among 140 participants within the first year. While acknowledging the demonstrated health-related benefits of public health interventions, we provide a practical ex-post economic evaluation methodology to assess return on investment as a more simplistic yet effective alternative for public health practitioners versus contemporary analyses of health services researchers.

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)0,067
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,546
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0670,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,682
Tête enseignante GPT0,564
Écart entre enseignants0,119 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations10
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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