Abstract 7: The Impact of Post-Stroke Rehabilitation on 2-year Healthcare Costs in Ontario, Canada: Can Rehabilitation Save Us Money?
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: A substantial evidence base supports the positive benefits of post-stroke rehabilitation. The objective of this study was to evaluate the impact of inpatient rehabilitation on 2-year healthcare costs in Ontario, Canada. Methods: Acute patient data was drawn from the 2004 and 2008 Ontario Stroke Audits for 3439 patients with ischemic stroke discharged alive from an acute care hospital. Patients were assigned a propensity score using 15 demographic and clinical variables. Patients admitted to inpatient rehabilitation (Rehab) were then matched one-to-one with a patient not admitted to inpatient rehabilitation (No-Rehab) using propensity score and modified Rankin Scale (mRS) score. The cohort was stratified by mRS into three groups (mRS 0-2,3,4-5) and comparisons were drawn between Rehab and No-Rehab patients for 2-year mortality and government-billed healthcare costs (hospital, home care, and drug benefit costs). Results: No difference in mortality was noted between Rehab and No-Rehab patients with discharge mRS scores of 0-2 (p=0.39), but Rehab patients cost an average of $33,056 more over the 2 years (p<0.001) and $63 more per day survived (p<0.0001). Among patients with mRS 3, Rehab patients were significantly more likely to survive to 2 years (p<0.001), and cost an average of $22,394 more up to 2 years (p<0.001) and $5 more per day survived (p<0.0001). Rehab patients with mRS scores of 4-5 were significantly more likely to survive to 2-years (p=0.01), but cost an average of $6,607 less (p=0.24) and $29 less per day survived (p=0.07). Conclusions: Findings suggest that disability level plays an important role in the cost-effectiveness of inpatient rehabilitation. Among patients with milder disability, inpatient rehabilitation is significantly more costly with no demonstrated benefit in 2-year mortality. However among patients with moderate to severe disability, inpatient rehabilitation significantly reduces mortality rates and may actually reduce overall healthcare spending up to 2-years post stroke.
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 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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».