Return on Investment Analysis for the Integrated Parkinson’s Care Network: Lesson Learned from a Pilot Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Parkinson's disease (PD) is a complex and debilitating condition that requires care from a multispecialty team. The Integrated Parkinson Care Network (IPCN) is an innovative pragmatic care model that focuses on integrated care, self-management support and technology-enabled care. OBJECTIVE: This study aims to estimate the costs of the IPCN and assess whether benefits gained from the intervention offset its costs based on a single center experience. METHODS: We conducted a return on investment (ROI) analysis of the IPCN from a societal perspective. The ROI for the IPCN was estimated as a ratio of the net savings and the intervention cost. The intervention cost was calculated as a sum of set-up and implementation costs. Cost savings was measured as the absolute reduction in the societal costs realized by PD patients. A positive ROI indicated that savings generated from the intervention offset its cost. RESULTS: The total cost of the IPCN for 100 PD patients was C$135,669, or C$226 per patient per month. IPCN was associated with the reduction in societal cost of C$915 per patient per month (95%CI: -2,782, 951). The ROI per PD patient per month for the IPCN was 3.08 (95%CI: -0.60, 22.93), suggesting that for every C$1 invested in the IPCN, C$4.08 is gained through reduction in societal costs. The returns were greater among advanced PD patients. CONCLUSION: The IPCN has the potential to offer a good return on investment for PD patients, and its value for money is higher among advanced PD patients.
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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 | 0,024 | 0,072 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».