A cost-benefit analysis of peer coaching for overhead lift use in the long-term care sector in Canada
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To evaluate whether a peer-coaching programme for patient lift use in British Columbia, Canada, was effective and cost-beneficial. METHODS: We used monthly panel data from 15 long-term care facilities from 2004 to 2011 to estimate the number of patient-handling injuries averted by the peer-coaching programme using a generalised estimating equation model. Facilities that had not yet introduced the programme served as concurrent controls. Accepted lost-time claim counts related to patient handling were the outcome of interest with a denominator of full-time equivalents of nursing staff. A cost-benefit approach was used to estimate the net monetary gains at the system level. RESULTS: The coaching programme was found to be associated with a reduction in the injury rate of 34% during the programme and 56% after the programme concluded with an estimated 62 lost-time injury claims averted. 2 other factors were associated with changes in injury rates: larger facilities had a lower injury rate, and the more care hours per bed the lower the injury rate. We calculated monetary benefits to the system of $748 431 and costs of $894 000 (both in 2006 Canadian dollars) with a benefit-to-cost ratio of 0.84. The benefit-to-cost ratio was -0.05 in the worst case scenario and 2.31 in the best case scenario. The largest cost item was peer coaches' time. A simulation of the programme continuing for 5 years with the same coaching intensity would result in a benefit-to-cost ratio of 0.63. CONCLUSIONS: A peer-coaching programme to increase effective use of overhead lifts prevented additional patient-handling injuries but added modest incremental cost to the system.
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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 | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».