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Enregistrement W2521419588 · doi:10.1080/09638237.2017.1340619

Cost-effectiveness analysis of single-session walk-in counselling

2017· article· en· W2521419588 sur OpenAlexaff
Ramesh Lamsal, Carol Stalker, Cheryl-Anne Cait, Manuel Riemer, Susan Horton

Notice bibliographique

RevueJournal of Mental Health · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMental Health Treatment and Access
Établissements canadiensCentre for International Governance InnovationUniversity of WaterlooWilfrid Laurier UniversityUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSession (web analytics)Walk-inPsychologyCost-effectiveness analysisPsychotherapistCost effectivenessMedicineComputer scienceRisk analysis (engineering)Alternative medicineWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: An increasing number of family service agencies and community-based mental health service providers are implementing a single-session walk-in counselling (SSWIC) as an alternative to traditional counselling. However, few economic evaluations have been undertaken. AIMS: To conduct a cost-effectiveness analysis of two models of service delivery, SSWIC compared to being waitlisted for traditional counselling. METHODS: A quasi-experimental design was employed. Data were collected from two community-based Family Service Agencies, one using SSWIC and one using traditional counselling. Participants were assessed at baseline and four weeks after the baseline. Cost-effectiveness was estimated from the societal and payer's perspective. RESULTS: The societal and payer's costs for SSWIC were higher than for those waiting for traditional counselling, and health outcomes were better. SSWIC is not cost-effective compared to being on the waitlist for traditional counselling (or, for a few patients, having received counselling, but after a wait of several weeks). CONCLUSIONS: SSWIC has the potential to reduce the pressure on the mental health care system by reducing emergency visits and wait lists for ongoing mental health services and eliminating costly-no shows at counselling appointments. Long-term studies involving multiple walk-in counselling services and comparison services are needed to support the findings of this study.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,364
Score d'incertitude au seuil0,417

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,139
Tête enseignante GPT0,488
Écart entre enseignants0,349 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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