Adding Specialized Clinics for Remote-Dwellers with Chronic Kidney Disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: This study aimed to determine whether opening a new clinic in a remote region would be a cost-effective means of improving care for remote-dwellers with CKD. DESIGN, SETTING, PARTICIPANTS, & MEASUREMENTS: This study is a cost-utility analysis from a public payer's perspective over a lifetime horizon, using administrative data from a large cohort of adults with stage 3b-4 CKD in Alberta, Canada. The association between the distance from each simulated patient's residence and the practice location of the closest nephrologist and clinical outcomes (quality of care, hospitalization, dialysis, and death) were examined. A Markov 6-month cycle economic decision model was analyzed; estimates of the effect of a new clinic were based on the association between residence location, resource use, and outcomes. Costs are reported in 2009 Canadian dollars. RESULTS: The costs for equipping and operating a clinic for 321 remote-dwelling patients were estimated at $25,000 and $250,000/yr, respectively. The incremental cost-utility ratios (ICURs) ranged from $4000 to $8000/quality-adjusted life-year under most scenarios. However, if reducing distance to nephrologist care does not alter mortality or hospitalization among remote-dwellers, the cost-effectiveness becomes less attractive. All other one-way sensitivity analyses had negligible effects on the ICUR. CONCLUSIONS: Given the low costs of equipping and operating new clinics, and the very attractive ICUR relative to other currently funded interventions, establishing new clinics for remote-dwellers could play an important role in efficiently improving outcomes for patients with CKD. High-quality controlled studies are required to confirm this hypothesis.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,016 | 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 ».