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Enregistrement W3136122931 · doi:10.1186/s12913-021-06212-x

A feasibility study using time-driven activity-based costing as a management tool for provider cost estimation: lessons from the national TB control program in Zimbabwe in 2018

2021· article· en· W3136122931 sur OpenAlexaff
Joconiah Chirenda, Bertha Nhlema Simwaka, Charles Sandy, Katharine Bodnar, Shevone Corbin, Pooja Desai, Tonderai Mapako, Shepherd Shamu, Collins Timire, Ednei Luiz Antônio, A. Makone, Alexander Birikorang, Tawanda Mapuranga, Mkhokheli Ngwenya, T. Masunda, Michael P. Dubé, Eliud Wandwalo, Linden Morrison, Robert S. Kaplan

Notice bibliographique

RevueBMC Health Services Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTuberculosis Research and Epidemiology
Établissements canadiensPricewaterhouseCoopers (Canada)
Organismes subventionnairesFogarty International CenterWorld Health OrganizationGlobal Fund to Fight AIDS, Tuberculosis and Malaria
Mots-clésActivity-based costingHealth administrationMedicineHealth informaticsNursing researchHealth careCost driverHealth economicsCost databaseService (business)Medical emergencyPublic healthOperations managementNursingBusinessMarketingComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Insufficient cost data and limited capacity constrains the understanding of the actual resources required for effective TB control. This study used process maps and time-driven activity-based costing to document TB service delivery processes. The analysis identified the resources required to sustain TB services in Zimbabwe, as well as several opportunities for more effective and efficient use of available resources. METHODS: A multi-disciplinary team applied time-driven activity-based costing (TDABC) to develop process maps and measure the cost of clinical pathways used for Drug Susceptible TB (DS-TB) at urban polyclinics, rural district and provincial hospitals, and community based targeted screening for TB (Tas4TB). The team performed interviews and observations to collect data on the time taken by health care worker-patient pairs at every stage of the treatment pathway. The personnel's practical capacity and capacity cost rates were calculated on five cost domains. An MS Excel model calculated diagnostic and treatment costs. FINDINGS: Twenty-five stages were identified in the TB care pathway across all health facilities except for community targeted screening for TB. Considerable variations were observed among the facilities in how health care professionals performed client registration, taking of vital signs, treatment follow-up, dispensing medicines and processing samples. The average cost per patient for the entire DS-TB care was USD324 with diagnosis costing USD69 and treatment costing USD255. The average cost for diagnosis and treatment was higher in clinics than in hospitals (USD392 versus USD256). Nurses in clinics were 1.6 time more expensive than in hospitals. The main cost components were personnel (USD130) and laboratory (USD119). Diagnostic cost in Tas4TB was twice that of health facility setting (USD153 vs USD69), with major cost drivers being demand creation (USD89) and sputum specimen transportation (USD5 vs USD3). CONCLUSION: TDABC is a feasible and effective costing and management tool in low-resource settings. The TDABC process maps and treatment costs revealed several opportunities for innovative improvements in the NTP under public health programme settings. Re-engineering laboratory testing processes and synchronising TB treatment follow-up with antiretroviral treatments could produce better and more uniform TB treatments at significantly lower cost in Zimbabwe.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,049
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 enseignants0,072
Score d'incertitude au seuil0,143

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,049
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0020,002
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 Opus0,221
Tête enseignante GPT0,548
Écart entre enseignants0,327 · 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

Citations11
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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