Cost-effectiveness of a quality improvement project, including simulation-based training, on reducing door-to-needle times in stroke thrombolysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Rapid revascularisation in acute ischaemic stroke is crucial to reduce its total burden including societal costs. A quality improvement (QI) project that included streamlining the stroke care pathway and simulation-based training was followed by a significant reduction in median door-to-needle time (27 to 13 min) and improved patient outcomes after stroke thrombolysis at our centre. Here, we present a retrospective cost-effectiveness analysis of the QI project. METHODS: Costs for implementing and sustaining QI were assessed using recognised frameworks for economic evaluations. Effectiveness was calculated from previously published outcome measures. Cost-effectiveness was presented as incremental cost-effectiveness ratios including costs per minute door-to-needle time reduction per patient, and costs per averted death in the 13-month post-intervention period. We also estimated incremental cost-effectiveness ratios for a projected 5-year post-intervention period and for varying numbers of patients treated with thrombolysis. Furthermore, we performed a sensitivity analysis including and excluding costs of unpaid time. RESULTS: All costs including fixed costs for implementing the QI project totalled US$44 802, while monthly costs were US$2141. We calculated a mean reduction in door-to-needle time of 13.1 min per patient and 6.36 annual averted deaths. Across different scenarios, the estimated costs per minute reduction in door-to-needle time per patient ranged from US$13 to US$29, and the estimated costs per averted death ranged from US$4679 to US$10 543. CONCLUSIONS: We have shown that a QI project aiming to improve stroke thrombolysis treatment at our centre can be implemented and sustained at a relatively low cost with increasing cost-effectiveness over time. Our work builds on the emerging theory and practice for economic evaluations in QI projects and simulation-based training. The presented cost-effectiveness data might help guide healthcare leaders planning similar interventions.
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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 | 0,007 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».