Cost-Comparison Analysis of a Physician-Delivered Step-Count Prescription Strategy
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: ial Health (SMARTER) trial demonstrated a physician-delivered step-count prescription strategy to increase steps by more than this amount over 1 year, compared to usual care. In the present analysis, we aimed to determine the costs of the intervention compared to usual care, incorporating 1-year intervention costs and projected savings from lower CVD hospitalizations over the subsequent 5 years. METHODS: We considered Canadians aged 55 to 74 years with type 2 diabetes and/or hypertension. Using time estimates from our trial, we computed nursing costs corresponding to patient support time over 1 year, and pedometer costs for an anticipated 50% of patients without a smartphone. We estimated the number of CVD hospitalizations, the reduction expected with a mean 1000 steps/d increase, and the associated savings. We calculated the net cost (savings), the proportion of patients with their own device required for cost neutrality, and costs (savings) if all patients needed to be provided with a device. RESULTS: At an average intervention cost of $51.28/patient, the total cost would be $168 million. With an estimated 8875 CVD events prevented, $208 million would be saved. This savings would result in ~$40 million in net savings with 50% device ownership, cost neutrality with 25% device ownership, and ~$42 million in net costs if all patients required the healthcare system to provide a device. CONCLUSIONS: At current levels of smartphone ownership, adoption of the SMARTER strategy is cost-saving to cost-neutral from the healthcare system perspective.
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 | 0,008 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».