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Enregistrement W3026018587 · doi:10.1177/1715163520915744

Costs and consequences of the Portuguese needle-exchange program in community pharmacies

2020· article· en· W3026018587 sur OpenAlexvenueno aff
Margarida Borges, Miguel Gouveia, F Fiorentino, Gonçalo Jesus, Maria Cary, José Guerreiro, Suzete Costa, António Vaz Carneiro

Notice bibliographique

RevueCanadian Pharmacists Journal / Revue des Pharmaciens du Canada · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV, Drug Use, Sexual Risk
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPortuguesePharmacyBusinessMedicineOperations managementFamily medicineEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Needle-exchange programs (NEPs) reduce infections in people who inject drugs. This study assesses the impact community pharmacies have had in the Needle-Exchange Program in Portugal since 2015. METHODS: Health gains were measured by the number of human immunodeficiency virus (HIV) and hepatitis C virus (HCV) infections averted, which were estimated, in each scenario, based on a standard model in the literature, calibrated to national data. The costs per infection were taken from national literature; costs of manufacturing, logistics and incineration of injection materials were also considered. The results were presented as net costs (i.e., incremental costs of the program with community pharmacies less the costs of additional infections avoided). RESULTS: = 22) of HCV and HIV infections, respectively. The present value of net savings generated by the participation of community pharmacies in the program was estimated at €2,073,347. The average discounted net benefit per syringe exchanged is €3.01, already taking into account a payment to community pharmacies per needle exchanged. INTERPRETATION: We estimate that the participation of community pharmacies in the Needle Exchange Program will lead to a reduction of HIV and HCV infections and will generate over €2 million in savings for the health system. CONCLUSIONS: The intervention is estimated to generate better health outcomes at lower costs, contributing to improving the efficiency of the public health system in Portugal.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,066
Score d'incertitude au seuil0,131

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,096
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,247 · 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'étudeObservationnel
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

Citations9
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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