Cost-effectiveness of a Contact Intervention and a Psychotherapeutic Program for Post-discharge Suicide Prevention
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine the cost-effectiveness of 2 strategies for post-discharge suicide prevention, an Enhanced Contact intervention based on repeated in-person and telephone contacts, and an individual 2-month long problem-solving Psychotherapy program, in comparison to facilitated access to outpatient care following a suicide attempt. METHODS: We conducted a cost-effectiveness analysis based on a decision tree between January and December 2019. Comparative effectiveness estimates were obtained from an observational study conducted between 2013 and 2017 in Madrid, Spain. Electronic health care records documented resource use (including extra-hospital emergency care, mortality, inpatient admission, and disability leave). Direct cost data were derived from Madrid's official list of public health care prices. Indirect cost data were derived from Spain's National Institute of Statistics. RESULTS: Both augmentation strategies were more cost-effective than a single priority outpatient appointment considering reasonable thresholds of willingness to pay. Under the base-case scenario, Enhanced Contact and Psychotherapy incurred, respectively, €2,340 and 6,260 per averted attempt, compared to a single priority appointment. Deterministic and probabilistic sensitivity analyses showed both augmentation strategies to remain cost-effective under several scenarios. Enhanced Contact was slightly cost minimizing in comparison to Psychotherapy (base-case scenario: €-196 per averted attempt). CONCLUSIONS: Two post-discharge suicide prevention strategies based on Enhanced Contact and Psychotherapy were cost-effective in comparison to a single priority appointment. Increasing contacts between suicide attempters and mental health-care providers was slightly cost minimizing compared to psychotherapy.
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 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 | 0,005 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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 | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».