Cost‐consequence analysis of an intervention for the management of neuropsychiatric symptoms in young‐onset dementia: Results from the BEYOND‐II study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate the cost-consequences of an intervention for the management of neuropsychiatric symptoms in nursing home residents with young-onset dementia. METHODS: A stepped wedge design was used. The intervention consisted of an educational program and a multidisciplinary care program and was implemented in 13 nursing homes from September 2015 to March 2017. Costs' outcomes included the time investment of the elderly care physician and health care psychologists regarding the management of neuropsychiatric symptoms, residents' psychotropic drug use, nursing staff absenteeism, and costs of the educational program. Composite cost measure contained the sum of costs of staff absenteeism, costs on psychotropic drugs, and costs of the educational program. Costs of time investment were investigated by comparing means. Costs of psychotropic drug use were analyzed with mixed models at resident level and as part of the composite cost measure on unit level. Staff absenteeism was also analyzed at unit level. RESULTS: Compared with care as usual, the mean costs of time invested decreased with €36.79 for the elderly care physician but increased with €46.05 for the health care psychologist in the intervention condition. Mixed model analysis showed no effect of the intervention compared with care as usual on the costs of psychotropic drug use, staff absenteeism, and the composite cost measure. The costs of the educational program were on average €174.13 per resident. CONCLUSION: The intervention did not result in increased costs compared with care as usual. Other aspects, such as the lack of a structured working method, should be taken into account when considering implementation of the intervention.
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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 | 0,006 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».