Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The annual cost of providing care for patients in their last year of life is estimated to account for approximately 9% of the Ontario health care budget. Access to integrated, comprehensive support and pain/symptom management appears to be inadequate and inequitable. OBJECTIVE: To evaluate the cost-effectiveness of end-of-life (EoL) care interventions included in the EoL care mega-analysis. DATA SOURCES: Multiple sources were used, including systematic reviews, linked health administration databases, survey data, planning documents, expert input, and additional literature searches. REVIEW METHODS: We conducted a literature review of cost-effectiveness studies to inform the primary economic analysis. We conducted the primary economic analysis and budget impact analysis for an Ontario cohort of decedents and their families and included interventions pertaining to team-based models of care, patient care planning discussions, educational interventions for patients and caregivers, and supportive interventions for informal caregivers. The time horizon was the last year of life. Costs were in 2013 Canadian dollars. Effectiveness measures included days at home, percentage dying at home, and quality-adjusted life-days. We developed a Markov model; model inputs were obtained from a cohort of Ontario decedents assembled from Institute for Clinical Evaluative Sciences databases and published literature. RESULTS: In-home palliative team care was cost-effective; it increased the chance of dying at home by 10%, increased the average number of days at home (6 days) and quality-adjusted life-days (0.5 days), and it reduced costs by approximately $4,400 per patient. Expanding in-home palliative team care to those currently not receiving such services (approximately 45,000 per year, at an annual cost of $76-108 million) is likely to improve quality of life, reduce the use of acute care resources, and save $191-$385 million in health care costs. Results for the other interventions were uncertain. LIMITATIONS: The cost-effectiveness analysis was based in part on the notion that resources allocated to EoL care interventions were designed to maximize quality-adjusted life-years (QALY) for patients and their family, but improving QALYs may not be the intended aim of EoL interventions. CONCLUSIONS: In-home palliative team care was cost-effective, but firm conclusions about the cost-effectiveness of other interventions were not possible.
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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 | 0,012 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».