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Enregistrement W2782696778 · doi:10.1136/bmjopen-2017-019139

Prospective economic evaluation of an electronic discharge communication tool: analysis of a randomised controlled trial

2017· article· en· W2782696778 sur OpenAlexafffund
Laura Sevick, Maria Santana, William A. Ghali, Fiona Clement

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHeart Failure Treatment and Management
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchAlberta Health Services
Mots-clésMedicineEconomic evaluationRandomized controlled trialCost effectivenessEmergency medicineCost–benefit analysisQuality-adjusted life yearDictationPhysical therapySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To complete an economic evaluation within a randomised controlled trial (RCT) comparing the use of an electronic discharge communication tool (eDCT) compared with usual care. SETTING: Patients being discharged from a single tertiary care centre's internal medicine Medical Teaching Units. PARTICIPANTS: Between January 2012 and December 2013, 1399 patients were randomised to a discharge mechanism. Forty-five patients were excluded from the economic evaluation as they did not have data for the index hospitalisation cost; 1354 patients contributed to the economic evaluation. INTERVENTION: eDCT generated at discharge containing structured content on reason for admission, details of the hospital stay, treatments received and follow-up care required. The control group was discharged via traditional dictation methods. PRIMARY AND SECONDARY OUTCOME MEASURES: The primary economic outcome was the cost per quality-adjusted life year (QALY) gained. Secondary outcomes included the cost per death avoided and the cost per readmission avoided. RESULTS: The average transcription cost was $C22.28 per patient, whereas the estimated cost of the eDCT was $C13.33 per patient. The cost per QALY gained was $C239 933 in the eDCT arm compared with usual care due to the very small gains in effectiveness and approximately $C800difference in resource utilisation costs. The bootstrap analyses resulted in eDCT being more effective and more costly in 29.2% of samples, less costly and more effective in 29.2% of samples, less effective and more costly in 23.9% of samples and finally, less costly and less effective in 17.7% of samples. CONCLUSIONS: The eDCT reduced per patient costs of the generation of discharge summaries. The bootstrap estimates demonstrate considerable uncertainty supporting the finding of neutrality reported in the clinical component of the RCT. The immediate transcription cost savings and previously documented provider and patient satisfaction may increase the impetus for organisations to invest in such systems, provided they have a foundation of eHealth infrastructure and readiness. TRIAL REGISTRATION NUMBER: NCT01402609.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,066
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,143
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,066
Score d'incertitude au seuil0,349

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0660,143
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0050,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0140,019
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0050,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,001

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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,440
Écart entre enseignants0,365 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
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

Citations8
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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