Cost-effectiveness analysis of single-session walk-in counselling
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,010 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».