Abstract WMP43: Optimizing Therapy Intensity For Inpatient Stroke Rehabilitation: A Linear Programming Model For Cost
Notice bibliographique
Résumé
Background: Although the best practice guidelines in Canada recommended that stroke patients in inpatient rehabilitation receive a minimum of 3 hours of therapy 5 days per week, very few patients receive this amount of therapy as the national average is 90 minutes of therapy 5 days a week. Administrators have stated that is not feasible to provide the best practice amounts of therapy due to budget constraints. Therefore, the purpose of this study was to develop a linear programming model which assessed the feasibility of meeting Canadian guidelines for therapy amount in inpatient stroke rehabilitation. Methods: A linear programming model was developed based upon previously published works on the impacts of increasing therapy amount to the Canadian best practices. The objective function was to minimize cost. Decision variables included the hours of physiotherapy, occupational therapy, and speech-language pathology a moderate patient receives. Constraints included minimum and maximum hours of therapy, the relationship between therapy amount of length of stay, and the therapy time ratios Results: The optimal solution found that cost, when minimized with moderate patients, were provided with 1.2, 1.2, and 0.6 hours of physiotherapy, occupational therapy, and speech-language pathology respectively. This results in a 24.3-day length of stay. The total modeled cost was $18,253.55 per moderate patient. Based upon this model, the current Canadian average length of stay and therapy amount costs an additional $1,470.13 per moderate patient compared to the model solution. Conclusion: This work demonstrates that providing the best practice amount of therapy to patients may result in cost savings due to the reduction in length of stay, contradicting the commonly held notion that providing more therapy is not feasible from a financial point of view.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,001 |
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 ».