Audit feedback interventions to address high-risk prescriptions in long-term care homes: a costing study and return on investment analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Audit and feedback is a common implementation strategy, but few studies describe its costs. 'MyPractice' is a province-wide audit and feedback initiative to improve prescribing in nursing homes. This study sought to estimate the costs of 'MyPractice' and assess whether the financial benefit of 'MyPractice' offsets those costs. METHODS: We conducted a costing study from the perspective of the Ontario government. Total cost of 'MyPractice' was calculated as the sum of the costs of producing and disseminating the reports (covering three report releases) which were obtained from Ontario Health staff interviews and document reviews. Return on investment (ROI) was calculated as the ratio of net cost-savings and the intervention cost. Cost savings were based on the effectiveness of 'MyPractice' derived from a published cohort study. Cost-savings attributable to 'MyPractice' were estimated from the changes in the rates of antipsychotics over time between physicians who signed up and viewed the reports and those who did not sign up to the reports. RESULTS: Total intervention costs were C$223,691 (C$838 per physician and C$74,564 per release). Costs incurred during the development phase accounted for 74% of the total cost (C$166,117), while implementation costs for three report releases were responsible for 26% of the total costs (C$57,575). The ROI for every C$1 spent on the 'MyPractice' intervention was 1.02 (95% CI 0.51, 1.93) for three report releases. CONCLUSION: 'MyPractice' report offers a good return on investment and the value for money could improve with greater number of report releases.
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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 | 0,014 | 0,059 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».