The Impact of Couple Therapy on Service Utilization among Military Veterans: The Moderating Roles of Pretreatment Service Utilization and Premature Termination
Notice bibliographique
Résumé
Couple therapy reduces relational and individual distress and may affect utilization of other health services, particularly among higher service utilizers. Although average decreases in service utilization are predicted among recipients of couple therapy, low utilizers of services may appropriately increase use. The relationship between couple therapy and service utilization was examined among a sample of 179 U.S. military veterans who received treatment in Veterans Affairs (VA) specialty couple therapy clinics. Consistent with hypotheses, overall mental and physical health visits decreased from the 12 months preceding couple therapy to the 12 months following treatment. Moderator analyses showed that decreases were greatest among individuals who were rated by their therapist as having completed a full course of couple therapy, suggesting that change was attributable to intervention. Pretreatment service utilization also moderated observed change-higher utilizers' use of services decreased substantially, whereas lower utilizers' slightly increased. Cost analyses revealed that the estimated per person mean cost in our sample decreased by $930.33 in the year following compared to the year prior to couple therapy, as per 2008 VA cost data. As service utilization data were only available for one partner and only for 1 year posttherapy, the true magnitude of this effect may be underestimated. Our findings are relevant to policy makers as they demonstrate that couple therapy reduces average service utilization and associated costs and addresses calls for analyses of cost effectiveness of systemic interventions.
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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 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».