Brain Damage Treated with Non Proven Intensive Training 2003-2011: A Norwegian Cost Analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: There has been an increased request for intensive training and rehabilitation of patients with brain damage in Norway. These programs are demanding with regard to personnel, travelling, time and economic resources. We aimed to indicate cost and gain to make these programs cost-effective. METHODS: A retrospective study included all patients referred to the Northern Norway Regional Health Authority (NNRHA) trust during the nine years period 2003-2011. All referrals to the NNRHA trust for the economic coverage of foreign based rehabilitation or habilitation programs (The Advanced Bio-Mechanical Rehabilitation (ABR), Institutes of Achievement of Human Potential program (IAHP) (Doman Method), Family Hope Center (FHC) program and the Kozijavkin Method) were included. 17 patients were detected and 15 fulfilled the inclusion criteria for funding. Median age was 8 years (1-31 years). Cost from the specialist health care point of view was calculated. A cut-off limit of €57,000/quality adjusted life year (QALY) and a 4% discount rate was employed. RESULTS: The undiscounted cost per patient enrolled was calculated €133,210 (discounted €121,348). To make these therapies cost effective, a total of at least 2.13 QALYs (2.34 undiscounted QALYs) must be gained per patient enrolled. Such a gain could not be indicated and we doubt it is achievable. CONCLUSION: Non-proven intensive training programs for patients with brain damage are costly. As long as their effect has not been documented, health care services should not spend resources on these programs outside clinical trials.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».