Cost-effectiveness analysis of a multifactorial fall prevention intervention in older home care clients at risk for falling
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Falls among older adults can cause serious morbidity and pose economic burdens on society. Older age is a known risk factor for falls and age has been shown to influence the effectiveness of fall prevention programs. To our knowledge, no studies have explicitly investigated whether cost-effectiveness of a multifactorial fall prevention intervention (the intervention) is influenced by age. This economic evaluation explores: 1) the cost-effectiveness of a multifactorial fall prevention intervention compared to usual care for community-dwelling adults ≥ 75 years at risk of falling in Canada; and 2) the influence of age on the cost-effectiveness of the intervention. METHODS: Net benefit regression was used to examine the cost-effectiveness of the intervention with willingness-to-pay values ranging from $0-$50,000. Effects were measured as change in the number of falls, from baseline to 6-month follow-up. Costs were measured using a societal perspective. The cost-effectiveness analysis was conducted for both the total sample and by age subgroups (75-84 and 85+ years). RESULTS: For the total sample, the intervention was not economically attractive. However, the intervention was cost-effective at higher willingness-to-pay (WTP) (≥ $25,000) for adults 75-84 years and at lower WTP (< $5,000) for adults 85+ years. CONCLUSIONS: The cost-effectiveness of the intervention depends on age and decision makers' WTP to prevent falls. Understanding the influence of age on the cost-effectiveness of an intervention may help to target resources to those who benefit most. TRIAL REGISTRATION: Retrospectively registered. Clinicaltrials.gov identifier: NCT00463658 (18 April 2007).
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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 | 0,034 |
| 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 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».