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Enregistrement W3036783534 · doi:10.1002/jia2.25496

Layering and scaling up chronic non‐communicable disease care on existing HIV care systems and acute care settings in Kenya: a cost and budget impact analysis

2020· article· en· W3036783534 sur OpenAlexaff
Brianna Osetinsky, Ann Mwangi, Sonak Pastakia, Marta Wilson‐Barthes, Joan Kimetto, Kimutai Rono, Jeremiah Laktabai, Omar Galárraga

Notice bibliographique

RevueJournal of the International AIDS Society · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensPurdue Pharma (Canada)
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Institutes of HealthCRDF Global
Mots-clésMedicineHealth carePopulationDisease burdenPopulation healthAcute careNon-communicable diseaseEnvironmental healthHealth economicsPublic healthMedical emergencyNursingEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Like many countries in sub-Saharan Africa, Kenya is experiencing a rapid rise in the burden of non-communicable diseases (NCDs): NCDs now contribute to over 50% of inpatient admissions and 40% of hospital deaths in the country. The Academic Model Providing Access to Healthcare (AMPATH) Chronic Disease Management (CDM) programme builds on lessons and capacity of HIV care to deliver chronic NCD care layered into both HIV and primary care platforms to over 24,000 patients across 69 health facilities in western Kenya. We conducted a cost and budget impact analysis of scaling up the AMPATH CDM programme in western Kenya using the International Society for Pharmacoeconomics and Outcomes Research guidelines. METHODS: Costs of the CDM programme for the health system were measured retrospectively for 69 AMPATH clinics from 2014 to 2018 using programmatic records and clinic schedules to assign per clinic monthly costs. We quantified the additional costs to provide NCD care above those associated with existing HIV or acute care services, including clinician, staff, training, travel and equipment costs, but do not include drugs or consumables as they would be paid by the patient. We projected the budget impact of increasing CDM coverage to 50% of the eligible population from 2021 to 2025, and compared it with the county budgets from 2019. RESULTS: The per visit cost of providing CDM care was $10.42 (SD $2.26), with costs at facilities added to HIV clinics $1.00 (95% CI: -$2:11 to $0.11) lower than at primary care facilities. The budget impact of adding 26,765 patients from 2021 to 2025 to the CDM programme was 3,088,928 under constant percent growth, and 3,451,732 under steady-state enrolment. Scaling up under the constant percent growth scenario resulted in 12% cost savings in the budget impact. The county programmatic CDM cost in 2025 was <1% of the county healthcare budgets from 2019. CONCLUSIONS: The budget impact of scaling up AMPATH's CDM programme will be driven by annual growth scenarios, and facility/provider mix. By leveraging task shifting, referral systems and partnering with public and non-profit clinics without NCD services, AMPATH's CDM programme can provide critical NCD care to new, rural populations with minimal financial impact.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,175
Score d'incertitude au seuil0,348

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,328 · 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

Citations20
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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