Cost-benefit and cost-effectiveness analysis of a disability prevention model for back pain management: a six year follow up study
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To test the long term cost-benefit and cost-effectiveness of the Sherbrooke model of management of subacute occupational back pain, combining an occupational and a clinical rehabilitation intervention. METHODS: A randomised trial design with four arms was used: standard care, occupational arm, clinical arm, and Sherbrooke model arm (combined occupational and clinical interventions). From the Quebec WCB perspective, a cost-benefit (amount of consequence of disease costs saved) and cost-effectiveness analysis (amount of dollars spent for each saved day on full benefits) were calculated for each experimental arm of the study, compared to standard care. RESULTS: At the mean follow up of 6.4 years, all experimental study arms showed a trend towards cost benefit and cost effectiveness. These results were owing to a small number of very costly cases. The largest number of days saved from benefits was in the Sherbrooke model arm. CONCLUSIONS: A fully integrated disability prevention model for occupational back pain appeared to be cost beneficial for the workers' compensation board and to save more days on benefits than usual care or partial interventions. A limited number of cases were responsible for most of the long term disability costs, in accordance with occupational back pain epidemiology. However, further studies with larger samples will be necessary to confirm these results.
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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 | 0,010 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».