The clinical performance and cost-effectiveness of two psychosocial assessment models in maternity care: The Perinatal Integrated Psychosocial Assessment study
Notice bibliographique
Résumé
PROBLEM: Although perinatal universal depression and psychosocial assessment is recommended in Australia, its clinical performance and cost-effectiveness remain uncertain. AIM: To compare the performance and cost-effectiveness of two models of psychosocial assessment: Usual-Care and Perinatal Integrated Psychosocial Assessment (PIPA). METHODS: Women attending their first antenatal visit were prospectively recruited to this cohort study. Endorsement of significant depressive symptoms or psychosocial risk generated an 'at-risk' flag identifying those needing referral to the Triage Committee. Based on its detailed algorithm, a higher threshold of risk was required to trigger the 'at-risk' flag for PIPA than for Usual-Care. Each model's performance was evaluated using the midwife's agreement with the 'at-risk' flag as the reference standard. Cost-effectiveness was limited to the identification of True Positive and False Positive cases. Staffing costs associated with administering each screening model were quantified using a bottom-up time-in-motion approach. FINDINGS: Both models performed well at identifying 'at-risk' women (sensitivity: Usual-Care 0.82 versus PIPA 0.78). However, the PIPA model was more effective at eliminating False Positives and correctly identifying 'at-risk' women (Positive Predictive Value: PIPA 0.69 versus Usual Care 0.41). PIPA was associated with small incremental savings for both True Positives detected and False Positives averted. DISCUSSION: Overall PIPA performed better than Usual-Care as a psychosocial screening model and was a cost-saving and relatively effective approach for detecting True Positives and averting False Positives. These initial findings warrant evaluation of longer-term costs and outcomes of women identified by the models as 'at-risk' and 'not at-risk' of perinatal psychosocial morbidity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».