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Enregistrement W3108306212

Cost effectiveness of a fluoride varnish daycare program versus usual care in central Winnipeg, Canada.

2020· article· en· W3108306212 sur OpenAlexaffabout
Ola Norrie, Linda Pharand

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueDental Health and Care Utilization
Établissements canadiensWinnipeg Regional Health Authority
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFluoride varnishMedicineDental careProgram evaluationHealth careCost effectivenessDentistryEnvironmental healthFamily medicinePediatrics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: This project compares the cost effectiveness of a preventive fluoride varnish (FV) program with usual dental care (surgery under general anesthesia [GA]) for preschool children in 2 low-income communities in Winnipeg, Canada. Methods: Program impact is described in terms of cost, cavities avoided, and reductions in surgery volume. Aggregate data for 873 children ages 1 to 6 years old enrolled in the Winnipeg Regional Health Authority Daycare Fluoride Varnish Program in January 2018 were analysed using a Markov model. Results: The program was found to save approximately $822.98 per child over 5 years versus usual dental care. There were 4.38 cavities avoided per child and a savings of $187.71/cavity for the FV group. Participants' need for dental surgery under GA was reduced from 19.1% in the usual care group to 1.6% in the FV group (92% reduction) over 5 years. Sensitivity analyses using a Monte Carlo simulation showed that the program was cost effective over usual care 100% of the time. Finally, it was estimated that the program had saved $753,000 since its inception, or approximately $41.15 per FV application. Conclusion: The FV intervention had better health outcomes, lower costs, and was less invasive than usual care involving dental surgery under GA for children enrolled in the program.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,982
Score d'incertitude au seuil0,474

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,260 · 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

Citations5
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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