A Model-Based Cost-Minimization Analysis as a Decision Tool in Obstetric Care in Helgeland, Northern Norway
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Quality of care is of utmost importance in maternity care. Today, we base the choice of institution on risk factors. Recently, a Norwegian national plan introduced new guidelines concerning quality and staffing. Consequently, the hospital trusts had to increase the number of obstetricians and midwives and handle raised costs. One way to meet such challenges is to reduce the number of delivery units.OBJECTIVES: We aimed to clarify the costs and benefits of two alternative strategies in obstetric care in Helgeland hospital trust using a model-based cost-minimization analysis (CMA).METHODS: The consequences, in terms of cost/savings and mothers´ time of travelling, by closing two midwife-administered maternity units (MAMUs) and keeping the two departments of obstetrics (DOGs) running was analyzed. We implemented data from the Helgeland hospital trust and the Medical Birth Registry of Norway (MBRN) and the selected period was 2010-2012. The comparator was today’s organization. Costs were converted into Euros at the rate of € 1 = NOK 9.527.RESULTS: The model concluded the closing of two MAMUs created an annual net saving of € 584,346. The mothers´ mean time of travelling increased by 11 minutes and by 91 minutes for those directly affected by the closure. The organizational changes were concluded safe and of low risk with regard to quality of care. A sensitivity analysis revealed the number of midwives dismissed being the most important variable. CONCLUSION: A model-based CMA may be a supportive tool when evaluating maternity care.
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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 | 0,005 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 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) | 0,004 | 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 ».