Abstract TMP39: Impact Of Best Modeled Transport On Hospital Patient Volumes, Quantified Outcomes And Healthcare Cost Savings
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: A previously published conditional probability field-based triage model predicts best transport options for ischemic stroke patients to access Endovascular Therapy. This model predicts whether Drip and Ship or Mothership transport results in a higher probability of excellent outcomes. To inform health system policy, it is critical to understand the change in annual hospital volume, the annual increase in the number of patients expected to have excellent outcomes, and the annual reduction in cost to the healthcare system resulting from changing prehospital transport strategies. Methods: We performed a case study using the stroke system in Alberta, Canada. The population of each 7 km by 7 km grid section in Alberta was obtained through the ArcGIS GeoEnrichment service. This was combined with the annual stroke incidence and large vessel occlusion (LVO) screening tool (ex. LAMS) sensitivity and positive predictive value to model the expected number of suspected LVO patients transported by ambulance. Using transport to the closest hospital as a baseline, the resultant annual change in hospital volume was determined. This was used to calculate the annual increase in the number of patients that will have excellent outcomes and resultant cost savings to the healthcare system from average post-stroke cost data. Results: The change in annual hospital volumes for Alberta is shown in the Figure. There was an increase of 6.65 patients predicted to have an excellent outcome (90-day mRS 0-1) annually, and an increase of 11.93 patients to have good outcomes (90-day mRS 0-2). This resulted in an annual cost savings of $283,463.86 to the healthcare system. Conclusions: Translating the benefit of an existing conditional probability model into the change in annual hospital volume, increase in the annual number of patients with excellent outcomes, and health system cost avoidance, allows one to fully realize the impact of using a modeled transport protocol to the health system.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».