COSTS OF A STAFF COMMUNICATION INTERVENTION TO REDUCE DEMENTIA BEHAVIORS IN NURSING HOME CARE
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Persons with Alzheimer's disease and other dementias experience behavioral symptoms that frequently result in nursing home (NH) placement. Managing behavioral symptoms in the NH increases staff time required to complete care, and adds to staff stress and turnover, with estimated cost increases of 30%. The Changing Talk to Reduce Resistivenes to Dementia Care (CHAT) study found that an intervention that improved staff communication by reducing elderspeak led to reduced behavioral symptoms of dementia or resistiveness to care (RTC). OBJECTIVE: This analysis evaluates the cost-effectiveness of the CHAT intervention to reduce elderspeak communication by staff and RTC behaviors of NH residents with dementia. DESIGN: Costs to provide the intervention were determined in eleven NHs that participated in the CHAT study during 2011-2013 using process-based costing. Each NH provided data on staff wages for the quarter before and for two quarters after the CHAT intervention. An incremental cost-effectiveness analysis was completed. ANALYSIS: An average cost per participant was calculated based on the number and type of staff attending the CHAT training, plus materials and interventionist time. Regression estimates from the parent study then were applied to determine costs per unit reduction in staff elderspeak communication and resident RTC. RESULTS: A one percentage point reduction in elderspeak costs $6.75 per staff member with average baseline elderspeak usage. Assuming that each staff cares for 2 residents with RTC, a one percentage point reduction in RTC costs $4.31 per resident using average baseline RTC. CONCLUSIONS: Costs to reduce elderspeak and RTC depend on baseline levels of elderspeak and RTC, as well as the number of staff participating in CHAT training and numbers of residents with dementia-related behaviors. Overall, the 3-session CHAT training program is a cost-effective intervention for reducing RTC behaviors in dementia care.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,012 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».