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Enregistrement W2159802976 · doi:10.1136/bjsports-2013-092743

Challenges with cost-utility analyses of behavioural interventions among older adults at risk for dementia

2013· article· en· W2159802976 sur OpenAlexafffund
Jennifer C. Davis, Stirling Bryan, Carlo A. Marra, Ging‐Yuek Robin Hsiung, Teresa Liu‐Ambrose

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Sports Medicine · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensCentre for Advancing Health OutcomesProvidence Health Care Research InstituteProvidence Health CareVancouver Coastal HealthVancouver Coastal Health Research InstituteUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésDementiaPsychological interventionGerontologyMedicinePsychiatryDiseasePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Cognitive decline is one of the most prominent healthcare issues of the 21st century. Within the context of combating cognitive decline through behavioural interventions, physical activity is a promising approach. There is a dearth of health economic data in the area of behavioural interventions for dementia prevention. Yet, economic evaluations are essential for providing information to policy makers for resource allocation. It is essential we first address population and intervention-specific methodological challenges prior to building a larger evidence base. We use a cost-utility analysis conducted alongside the exercise for cognition and everyday living (EXCEL) study to illustrate methodological challenges specific to assessing the cost-effectiveness of behavioural interventions aimed at older adults at risk of cognitive decline. METHODS: A cost-utility analysis conducted concurrently with a 6-month, three-arm randomised controlled trial (ie, the EXCEL study) was used as an example to identify and discuss methodological challenges. RESULTS: Both the aerobic training and resistance training interventions were less costly than twice weekly balance and tone classes. In critically evaluating the economic evaluation of the EXCEL study we identified four category-specific challenges: (1) analysing costs; (2) assessing quality-adjusted life-years; (3) Incomplete data; and (4) 'Intervention' activities of the control group. CONCLUSIONS: Resistance training and aerobic training resulted in healthcare cost saving and were equally effective to balance and tone classes after only 6 months of intervention. To ensure this population is treated fairly in terms of claims on resources, we first need to identify areas for methodological improvement.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,484
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,755
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,484
Score d'incertitude au seuil0,636

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,4840,755
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,012
Bibliométrie0,0060,009
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0100,005
Science ouverte0,0060,006
Intégrité de la recherche0,0040,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,289 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations17
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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